Python-如何检测多个缩略图的硬边并保存坐标？

我们有一个扫描的白色页面，A4大小，包含多个缩略图。 缩略图相似，但不完全相同。 缩略图可以是随机顺序，而不是非常清晰的行和列。它们不是完全随机的，但它们是成行的，但是这些不是非常精确的行

A4页背景色为白色

所有缩略图的黑色边框为5px，边框半径为10px 每个缩略图都包含一个绿色圆圈（可以在中间或靠近该圆圈的位置）

1.我们如何检测每个缩略图的硬边，并存储坐标，以便裁剪缩略图以供以后处理和分析颜色

2.我们如何检测中心的圆。我们要分析并获得包含在这个圆中的所有像素RGB值，然后计算平均RGB值

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更新

这是图像：

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谢谢你

主要观点：由于各区域之间有足够的空白，因此只需按

等高线

裁剪每个区域即可。然后，对于每个区域，使用

houghcirle

检测其中的圆

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你的形象是这样的：

查找外部轮廓并计算边界框后：

对于每个轮廓，裁剪并找到其中的hough圆

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注意：我不会为这个问题提供我的代码

但是发布一些链接可能对你有用。自学成才：

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更新：

要检测圆，应选择正确的参数，取决于源图像

尝试尝试尝试 下面是我尝试的圆检测：

circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT,
                    dp=1, minDist=20, circles=None,
                    param1=200 , param2=50,
                    minRadius=120, maxRadius=150
                )

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主旨：由于区域之间有足够的空白，因此只需通过

等高线

裁剪每个区域即可。然后，对于每个区域，使用

houghcirle

检测其中的圆

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你的形象是这样的：

查找外部轮廓并计算边界框后：

对于每个轮廓，裁剪并找到其中的hough圆

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注意：我不会为这个问题提供我的代码

但是发布一些链接可能对你有用。自学成才：

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更新：

要检测圆，应选择正确的参数，取决于源图像

尝试尝试尝试 下面是我尝试的圆检测：

circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT,
                    dp=1, minDist=20, circles=None,
                    param1=200 , param2=50,
                    minRadius=120, maxRadius=150
                )

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发布你的图片和一些可能有用的链接：谢谢。我正在上传一张图片到帖子上@这听起来像是课堂作业，不是吗？图像是规则的，所以不难处理。我发布的链接可能对这张图片没有多大帮助。发布你的图片和一些可能有用的链接：谢谢。我正在上传一张图片到帖子上@这听起来像是课堂作业，不是吗？图像是规则的，所以不难处理。我发布的链接可能对此图像没有多大帮助。我已成功检测到外部边界，并将其裁剪并保存到新文件夹中。现在我需要在圆圈上工作。我想在所有经过处理的矩形上循环，检测每个矩形中的圆，然后裁剪圆。我希望最终能够对每个圆进行分析，在每个圆内尽可能多的像素中分析颜色，这样我就能找到每个圆中的平均颜色值。有什么帮助吗？：-）由于每个圆中像素的颜色几乎相同，因此不需要找到精确的圆。使用hough圆检测（如链接6）检测每个矩形中的圆，结果可能与我在这个答案中发布的结果一样。正如您所看到的，检测到的圆实际上与原点不同，因为它是黑色边框。然后减小半径，确保检测到的圆位于原始圆中。然后裁剪圆并进行分析。我已经按照链接6中的代码进行了操作。然而，我猜圆=np.int0（np.array（circles））中存在一个问题，您试图获得中心的平均值并进行偏移。circles=np.int0（np.array（circles））类型错误：int（）参数必须是字符串、类似字节的对象或数字，而不是“NoneType”。似乎circles始终等于None。。。这就是为什么我在前面的评论中得到了前面的错误。然而，我不知道为什么我会得到圆圈=无。为了检查圆检测，我在这里尝试做什么。我只制作了一个包含一个圆的裁剪矩形缩略图。我只是给你一个链接，显示

有一种检测圆的方法。我使用的参数已针对该项目进行了调整。当然，它是所有检测到的圆的平均值。在那种情况下，这是正确的。我想你的图像，你应该尝试调整你的参数。例如，不需要采取手段。我发布的结果很好（因为我设置了正确的参数），我成功地检测到了外部边界，并将它们裁剪并保存到新文件夹中。现在我需要在圆圈上工作。我想在所有经过处理的矩形上循环，检测每个矩形中的圆，然后裁剪圆。我希望最终能够对每个圆进行分析，在每个圆内尽可能多的像素中分析颜色，这样我就能找到每个圆中的平均颜色值。有什么帮助吗？：-）由于每个圆中像素的颜色几乎相同，因此不需要找到精确的圆。使用hough圆检测（如链接6）检测每个矩形中的圆，结果可能与我在这个答案中发布的结果一样。如您所见，检测到的圆实际上与原点不同，因为它是黑色的