用python opencv检测记号

所以我得到一个盒子的图像，盒子里有许多大小不一的记号，就像一把尺子。如下图所示：

到目前为止，我所处的位置是，通过边缘检测，我只能将外部矩形检测为矩形，而不能检测矩形内的任何记号。代码如下所示：

import numpy as np
import cv2


image = cv2.imread('images\Ruler.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 200)
cnts, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, 
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

corner_points = []


for index, cnt_points in enumerate(cnts):
    perimeter = cv2.arcLength(cnts[index], True)
    approx = cv2.approxPolyDP(cnts[index], 0.02 * perimeter, True)
    corner_points.append(approx)


    x, y, w, h = cv2.boundingRect(corner_points[index])
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

print(corner_points)
cv2.imshow("Contour", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

我希望生成的图像与下图类似：

正如您所看到的，勾号（红色轮廓）和外部矩形（绿色轮廓）不仅被检测到，而且您能够区分勾号和外部矩形。我还试图获得记号点的角点的像素位置，以及在我的代码中看到的，我将角点存储到“角点=[]”中

此外，我不确定勾号是否被视为粗线或矩形。因此，位置角点可以是记号“线”的2个端点，也可以是记号“矩形”的4个顶点 img=cv2.imread（'images/Ruler.png'，cv2.imread\u灰度） h、 w，ug=img.shape bw=img>128 角点=[] #如果行的像素长度高于此阈值 #将起点和终点添加到角点 可接受长度=10 对于范围（0，h）内的i： 开始=-1#行中的第一个真像素 停止=-1#开始后的第一个错误像素 对于范围（0，w）内的j： 如果bw（i，j）和start为-1： 开始=j 如果start不是-1且不是bw（i，j）： 停止=j #我在这里添加了50，以避免添加地板和天花板线条 如果停止-启动>接受的长度且停止-启动<50： 角点。追加（[开始-结束]） 持续

导入cv2
img=cv2.imread（'images/Ruler.png'，cv2.imread\u灰度）
h、 w，ug=img.shape
bw=img>128
角点=[]
#如果行的像素长度高于此阈值
#将起点和终点添加到角点
可接受长度=10
对于范围（0，h）内的i：
开始=-1#行中的第一个真像素
停止=-1#开始后的第一个错误像素
对于范围（0，w）内的j：
如果bw（i，j）和start为-1：
开始=j
如果start不是-1且不是bw（i，j）：
停止=j
#我在这里添加了50，以避免添加地板和天花板线条
如果停止-启动>接受的长度且停止-启动<50：
角点。追加（[开始-结束]）
持续

我试图运行您的代码，但似乎无法运行compile@1acle我没有测试它。这里的想法是将每个水平线添加到

角点

，除了顶部和底部。如果水平线的长度在某个阈值之间（此处为10和50，可以更改），这意味着它不是垂直线的端点，也不是顶部或底部边缘。如果你能编译它，请提出编辑请求以更正错误。如果这不是您想要的，但您想要一种通用方法，我建议您使用。我尝试运行您的代码，但似乎没有compile@1acle我没有测试它。这里的想法是将每个水平线添加到

角点

，除了顶部和底部。如果水平线的长度在某个阈值之间（此处为10和50，可以更改），这意味着它不是垂直线的端点，也不是顶部或底部边缘。如果你能编译它，请提出编辑请求以更正错误。如果这不是你想要的，但你想要一个通用的方法，我建议你使用。