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78
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import cv2
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print(cv2.__version__) # 4.9.0
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import math
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@ -13,8 +16,9 @@ def get_params(num_param, start, end):
|
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|
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def parmas_to_num(text_param):
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for item in text_param:
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item['center'] = int(float(item['center']) * 1000)
|
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item['x'] = int(item['x'])
|
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# item['center'] = int(float(item['center']) * 1000)
|
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item['center'] = int(float(item['center']))
|
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item['x'] = int(float(item['x']))
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item['w'] = int(item['w'])
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return text_param
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@ -275,7 +279,7 @@ if __name__ == "__main__":
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# 读取并处理数据
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|
||||
|
||||
@ -284,21 +288,42 @@ if __name__ == "__main__":
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data_sub["params"] = []
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# 创建测试子集
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sub_im = cv2.imread("wide_image.png")
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# sub_im = cv2.imread("wide_image.png")
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# sub_zero = np.zeros_like(sub_im)
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# _im_gray = cv2.cvtColor(sub_im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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# _im_gray = cv2.GaussianBlur(_im_gray, (5, 5), 0)
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# _im_edge_sobel = _sobel(_im_gray)
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# _, _im_thresh = cv2.threshold(_im_edge_sobel, 5, 255, cv2.THRESH_BINARY)
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# cnts = _findContours(_im_thresh)
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# for contour in cnts:
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# x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
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# cv2.rectangle(sub_zero, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), -1)
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||||
# _im_edge_sobel = _sobel(sub_zero)
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||||
# _, _im_thresh = cv2.threshold(_im_edge_sobel, 5, 255, cv2.THRESH_BINARY)
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||||
# cnts = _findContours(_im_thresh)
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||||
sub_im = cv2.imread("data_sub/test_1/wide_image.png")
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||||
sub_im2 = cv2.imread("data_sub/test_1/wide_image.png")
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||||
sub_zero = np.zeros_like(sub_im)
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||||
_im_gray = cv2.cvtColor(sub_im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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||||
_im_gray = cv2.GaussianBlur(_im_gray, (5, 5), 0)
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||||
_im_edge_sobel = _sobel(_im_gray)
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||||
_, _im_thresh = cv2.threshold(_im_edge_sobel, 5, 255, cv2.THRESH_BINARY)
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||||
cnts = _findContours(_im_thresh)
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cnts = read_from_json("data_sub/test_1/data_sub.json")
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# cnts的矩形画在sub_im 上
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for i in range(len(cnts)):
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p = cnts[i]
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cv2.rectangle(sub_im2, (p['x'], p['y']), (p['x'] + p['width'], p['y'] + p['height']), (0, 0, 255), 2)
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# 写编号
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||||
cv2.putText(sub_im2, str(i), (p['x'], p['y']), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
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||||
if (i == 15):
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print("=========15=======")
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||||
print(p)
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cv2.imshow("sub_im_before_filter", sub_im2)
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# 过滤点
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cnts = filter_points("data_sub/test_1/wide_image.png",cnts)
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||||
for contour in cnts:
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||||
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
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||||
cv2.rectangle(sub_zero, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), -1)
|
||||
_im_edge_sobel = _sobel(sub_zero)
|
||||
_, _im_thresh = cv2.threshold(_im_edge_sobel, 5, 255, cv2.THRESH_BINARY)
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||||
cnts = _findContours(_im_thresh)
|
||||
for contour in cnts:
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||||
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
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||||
# x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
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x = contour["x"]
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y = contour["y"]
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w = contour["width"]
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h = contour["height"]
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# 由于定位框大小大于预埋件大小，因此这里需要做缩放处理
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k = int(h*0.2) # roi2
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||||
k = int(h*0.01) # roi1
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||||
@ -323,9 +348,13 @@ if __name__ == "__main__":
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||||
param['center'] = sub_im.shape[0] - int((param["y1"] + param["y3"]) / 2)
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||||
data_sub["params"].append(param)
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||||
cv2.rectangle(sub_zero, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1)
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||||
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# cv2.imshow("1", sub_zero)
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||||
bim_im = gen_im_from_params(data_bim["params"])
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# cv2.namedWindow("bim", cv2.WINDOW_NORMAL)
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||||
# cv2.imshow("bim", bim_im)
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||||
cv2.imwrite("bim_im.png", bim_im)
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||||
# cv2.waitKey(0)
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||||
cv2.imshow("sub_zero", sub_zero)
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||||
cv2.waitKey(0)
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||||
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||||
# data_sub = {}
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# data_sub["type"] = 0
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||||
@ -484,6 +513,15 @@ if __name__ == "__main__":
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||||
print(f"Execution time: {elapsed_time:.4f} seconds")
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||||
img_matches = cv2.resize(bim_im, (int(bim_im.shape[1]/6), int(bim_im.shape[0]/6)))
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||||
# sub_im = cv2.resize(sub_im, (int(sub_im.shape[1]/10), int(sub_im.shape[0]/10)))
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||||
cv2.imshow("1", img_matches)
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||||
cv2.imshow("2", sub_im)
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||||
cv2.imshow("2", img_matches)
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||||
# cnts的矩形画在sub_im 上
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for i in range(len(cnts)):
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p = cnts[i]
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||||
cv2.rectangle(sub_im, (p['x'], p['y']), (p['x']+p['width'],p['y']+p['height']), (0, 0, 255), 2)
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||||
# 写编号
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||||
cv2.putText(sub_im, str(i), (p['x'], p['y']), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
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||||
if(i == 15):
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||||
print("=========15=======")
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||||
print(p)
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||||
cv2.imshow("sub_im_after_filter", sub_im)
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||||
cv2.waitKey(0)
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||||
63
utils.py
Normal file
63
utils.py
Normal file
@ -0,0 +1,63 @@
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import json
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import logging
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||||
import cv2
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def filter_points(image_path,points):
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# 高度过大点过滤参数
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max_height_rate = 0.5 # 矩形高度占整个画面高度的最大比例，如果超过该比例，则认为是无效矩形
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# x范围过滤，只保留中间部分的点，只保留矩形完整出现在在画面中间的那部分矩形。
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left_x_cut_rate=0.2 # 左边界的裁剪比例，从左边开始裁剪百分之多少
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||||
right_x_cut_rate=0.2 # 右边界的裁剪比例，从右边开始裁剪百分之多少
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image = cv2.imread(image_path)
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||||
image_height = image.shape[0]
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image_width = image.shape[1]
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image_x_min = image_width * left_x_cut_rate
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print(f"image_x_min====={image_x_min}")
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||||
image_x_max = image_width * (1 - right_x_cut_rate)
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||||
print(f"image_x_max====={image_x_max}")
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#开始过滤点
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bad_point_index = []
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print(f'开始过滤点,原有点数为{len(points)}')
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for index in range(len(points)):
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point = points[index]
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||||
# 高度过大过滤
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if point['height'] > image_height * max_height_rate:
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bad_point_index.append(index)
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||||
continue
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||||
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# x坐标范围过滤
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# 原point中的x和y,是矩形左上角的坐标
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x_min = point['x'] # 矩形四个点坐标中x的最小值
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x_max = point['x'] + point['width'] # 矩形四个点坐标中x的最大值
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||||
# 如果矩形x的最小值小于左边界，去除这个矩形
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if x_min < image_x_min:
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bad_point_index.append(index)
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||||
continue
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||||
# 如果矩形x的最大值大于右边界，去除这个矩形
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||||
if x_max > image_x_max:
|
||||
bad_point_index.append(index)
|
||||
continue
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||||
print(f'过滤点结束,过滤之后的点数为{len(points)}')
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||||
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||||
# 删除bad_point_index
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||||
filtered_points = []
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||||
for i, point in enumerate(points):
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||||
if i not in bad_point_index:
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||||
filtered_points.append(point)
|
||||
return filtered_points
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# def read_from_json(file_path):
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# with open(file_path, 'r') as f:
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# loaded_array = json.load(f)
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# return loaded_array
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||||
# cnts = read_from_json("data_sub/test_1/data_sub.json")
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||||
# filter_points("data_sub/test_1/wide_image.png",cnts)
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||||
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