Python 在numpy中查找单色投影矩形的角点

我有一个矩形的图像，它是投影的。整个矩形用一种普通颜色着色。与此图像类似：

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我试图有效地找到它的4个角，可能使用numpy和cv2，如果多边形是矩形，你只能使用numpy.where，但它们是四边形，我不知道用numpy怎么做

下面是一种方法（我将您的图像保存为greens.png）：

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我不确定哈里斯是否是最快的角点检测。我见过opencv有一个FastFeatureDetection，但我从未使用过它。

如果多边形是矩形，你只能使用numpy.where，但它们是四边形，我不知道用numpy怎么做

下面是一种方法（我将您的图像保存为greens.png）：

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我不确定哈里斯是否是最快的角点检测。我见过opencv有一个FastFeatureDetection，但我从未使用过它。

我最终使用的代码是：

# image is the original image, color is the polygon's color as BGR
width = image.shape[1]
height = image.shape[0]
coords = np.argwhere(np.ones([height, width]))
coords_x = coords[:, 1]
coords_y = coords[:, 0]

r,g,b = image[:,:,2], image[:,:,1], image[:,:,0]
color_mask = (r[coords_y, coords_x] == color[2]) & (g[coords_y, coords_x] == color[1]) & (b[coords_y, coords_x] == color[0])            
coords_x_filtered = np.extract(color_mask, coords_x)
coords_y_filtered = np.extract(color_mask, coords_y)
max_br = np.argmax(coords_x_filtered + coords_y_filtered)  # Find the pixel furthest along y=x direction
max_tr = np.argmax(coords_x_filtered - coords_y_filtered)   # ...
max_tl = np.argmax(-coords_x_filtered - coords_y_filtered)
max_bl = np.argmax(-coords_x_filtered + coords_y_filtered)

x, y = int(coords_x_filtered[max_tl]), int(coords_y_filtered[max_tl])
# Continue to other corners

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关键是要找到4个方向上沿一个方向最远的像素。它确实需要您定义什么是“最远的”，特别是我使用的是

y=x

和

y=-x

方向，这并不完美，但足够好了

我最终使用的代码是：

# image is the original image, color is the polygon's color as BGR
width = image.shape[1]
height = image.shape[0]
coords = np.argwhere(np.ones([height, width]))
coords_x = coords[:, 1]
coords_y = coords[:, 0]

r,g,b = image[:,:,2], image[:,:,1], image[:,:,0]
color_mask = (r[coords_y, coords_x] == color[2]) & (g[coords_y, coords_x] == color[1]) & (b[coords_y, coords_x] == color[0])            
coords_x_filtered = np.extract(color_mask, coords_x)
coords_y_filtered = np.extract(color_mask, coords_y)
max_br = np.argmax(coords_x_filtered + coords_y_filtered)  # Find the pixel furthest along y=x direction
max_tr = np.argmax(coords_x_filtered - coords_y_filtered)   # ...
max_tl = np.argmax(-coords_x_filtered - coords_y_filtered)
max_bl = np.argmax(-coords_x_filtered + coords_y_filtered)

x, y = int(coords_x_filtered[max_tl]), int(coords_y_filtered[max_tl])
# Continue to other corners

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关键是要找到4个方向上沿一个方向最远的像素。它确实需要您定义什么是“最远的”，特别是我使用的是

y=x

和

y=-x

方向，这并不完美，但已经足够好了

您不想尝试Harris-cormer检测吗？使用np.where。我在手机里，一到笔记本电脑我就可以发布解决方案。你不想试试哈里斯·科默检测吗？使用np.where。我在手机里，一到笔记本电脑我就可以发布解决方案。为什么不为两个矩形都找个角呢？当然，两个矩形都可以。只需更改np.where clauseThanks for share+1为什么不为两个矩形查找角点？当然，您也可以使用两个矩形。只需将np.where子句更改为共享+1