效果
1-效果.jpg
上图中, 完整的标记点一共有4个,
在一起的3个标记点, 是红色;
顶部的单独标记点是蓝色
思路
每一个细节都有很多的步骤, 先说一个大致的思路
2-大致思路.png
识别标记点思路
3-提取标记点.png
1-查找轮廓
注意, 我们要让轮廓包含最全的信息, 所以这里使用的是 Imgproc.RETR_TREE
Imgproc.findContours(binary, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
2-提取轮廓数据, 宽高, 中心点, 面积, 旋转角度, 最小外接矩形
{
w: 54,
h: 54,
cx: 460,
cy: 555,
area: 2671,
angle: 0,
boundingRect: {
x: 433,
y: 528,
tl: '{"x":433.0,"y":528.0}',
br: '{"x":488.0,"y":583.0}',
},
},
3-标记点特征
第一: 子轮廓至少两个;
第二: 宽高比例在1.3以内, 这样就认为是一个正方形
第三: 轮廓拟合多边形后, 如果是四边形, 就认为是四边形, 是不是废话Y(_)Y;
第四: 二值化之后, 同一个二维码的标记点, 同行或同列的标记点, 中间的黑色点至少占三成;
为了更精确, 还可以添加更多的特征, 不止以上四个;
let config = {
minimumNumberOfSubContours: 2,
longShortAxisRatio: 1.3,
maximumNumberOfContourPoints: 4,
blackRatioBetweenTwoEyes: 0.3,
};
识别标记点效果
4-识别标记点.jpg
绿色方框代码如下
Imgproc.drawContours(src1, eyes, -1, Scalar(0, 255, 0, 255), thickness, 8);
标记点分类
图中识别了四个标记点, 但是我们想要的只是中间二维码的三个标记点, 如何对标记点分类?
我们只识别图片最中间的二维码.
思路
5-是否同一个二维码.png
获取最中心的标记点
1- 计算横排最多有多少个标记点
2- 计算纵列最多有多少个标记点
3- 横排最多就用横排, 纵列多就用纵列
4- 如果横排比纵列的标记点多, 那么标记点按横坐标排序
5- 取排序后的标记点数组, 中间的值
function getCenterEye(eyes) {
let len = eyes.length;
return eyes[Math.floor(len / 2)];
}
比较定位点之间的黑色占比
其他定位点, 统一和中心的定位点对比
function classifyEyes(img, eyes) {
sortEyes(eyes);
let centerEye = getCenterEye(eyes);
let classA = [centerEye];
let classB = [];
var len = eyes.length;
for (var i = 0; i < len; i++) {
let eye = eyes[i];
if (eye.num == centerEye.num) {
continue;
}
let ratio = getsTheRatioOfBlackAndWhiteBetweenTwoEyes(img, eye, centerEye);
if (ratio > config.blackRatioBetweenTwoEyes) {
classA.push(eye);
} else {
classB.push(eye);
}
}
return {
classA: classA,
classB: classB,
};
}
计算定位点黑色占比前, 需要二值化图片
let imgGray = images.grayscale(img);
let imgThreshold = images.adaptiveThreshold(imgGray, 255, "MEAN_C", "BINARY", 21, 7);
找色的时候, 又要把二值图改为rgb图
imgThreshold = images.cvtColor(oldImgThreshold, "GRAY2RGBA");
到了这一步, 定位点就区分开了, 我们把定位点绘制出来
for (var i = 0; i < len; i++) {
let eye = classA[i];
Imgproc.rectangle(
img.mat,
new Point(eye.boundingRect.tl.x, eye.boundingRect.tl.y),
new Point(eye.boundingRect.br.x, eye.boundingRect.br.y),
new Scalar(0, 0, 255, 255),
6
);
let text_size = Imgproc.getTextSize("" + eye.num, fontFace, fontScale, thickness, null);
Imgproc.putText(
img.mat,
"" + eye.num,
Point(eye.cx - text_size.width / 2, eye.h / 4 + eye.boundingRect.br.y + text_size.height),
fontFace,
fontScale,
new Scalar(0, 0, 255, 255),
thickness
);
}
提高二维码识别率第一步: 标记定位点, 大功告成oy
名人名言
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