robomaster视觉入门-寻找装甲板上的灯条
上一节讲了如何对摄像头捕捉的每一帧图片进行处理，得到二值化后形状适合的灯条，但总会留下一些无法避免的轮廓干扰，这里将详细介绍如何在众多轮廓中筛选出我们需要寻找的灯条。
一.调用findContours查找函数轮廓
下面使用的函数如findContours、drawContours、minAreaRect、contourArea用法详见此处
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('xxx.jpg') #此处用本地图片替代摄像头捕捉的照片
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #findContours只能检测二值化后的图片
contours,Hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
print (type(contours))
print (type(contours[0]))
>>> <class 'list'> # 第一个返回值类型为list
<class 'numpy.ndarray'> # list 的中的每个元素是numpy中的ndarray
其中，第一个参数返回一个list，list中每个元素都是图像中的一个轮廓，用numpy中的ndarray（数组）表示；
第二个参数可反映各轮廓之间的的轮廓建立等级关系，一般用于大风车装甲板识别，这里基本用不上。
二.遍历所有轮廓
变量与for循环结合遍历所有轮廓，再将所有识别到的轮廓在原图中绘出，可以看见，除了我们需要寻找的灯条以外，还含有其他轮廓，为避免其他轮廓干扰，我们使用minAreaRect函数和contourArea函数得到所有轮廓最小外接矩形的一系列信息，并通过其他最小外接矩形的几何性质，筛选出装甲板上的灯条。
for cnt in range(contours[cnt]):
cv2.drawContours(frame, contours[cnt],-1,(255,0,0),3) #画出灯条轮廓
三.筛选出装甲板上的灯条
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使用minAreaRect函数得到最小外接矩形的中心坐标、长、宽、旋转角度
rect = cv2.minAreaRect(cnt) print("中心坐标：", rect[0]) print("宽度：", rect[1][0]) print("长度：", rect[1][1]) print("旋转角度：", rect[2]) >>> 中心坐标： ( x , y ) 宽度： width 长度： heith 旋转角度： θ -
使用contourArea函数得到最小外接矩形的面积
area = cv2.contourArea(contours[cnt])
print("面积：", rect[0])
>>> 面积：area
接着，通过对轮廓面积大小、长宽比等一系列几何性质，筛选出装甲板上的灯条，具体算法出处不做赘述。