查找直角三角形或其对应矩形的区域：W

简介

这个程序用于查找一个给定形状区域中的所有直角三角形或其对应的矩形。程序接受一个矩形区域和一个阈值参数作为输入参数，输出该矩形区域中所有满足条件的直角三角形或其对应矩形的坐标信息。

输入参数

程序接受两个输入参数：矩形区域和阈值参数

• 矩形区域：程序需要处理的形状区域。矩形区域由左上角和右下角坐标确定，以(x1,y1,x2,y2)的形式表示。
• 阈值参数：过滤直角三角形或其对应矩形的阈值参数。如果一个形状区域的内部所有像素点组成的矩形的长与宽的比例小于该阈值，则该形状区域不会被处理。

输出结果

程序输出一个markdown格式的字符串，包含所有满足条件的直角三角形或其对应矩形的坐标信息。每个坐标信息写在一行，以- (x1,y1,x2,y2,x3,y3)的形式表示。其中，(x1,y1,x2,y2,x3,y3)表示该直角三角形的三个顶点坐标，按逆时针方向排列。如果该形状为矩形，则只会输出两个对角线的端点坐标。

示例输出结果：

- (10,10,100,10,10,150)
- (20,20,80,20,20,120)
- (50,50,150,50,50,100)

程序实现

以下是一个Python实现的示例代码，该代码使用OpenCV进行图像处理：

import cv2
import numpy as np

def find_rectangles(img, thresh):
    # 转为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 二值化并膨胀
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
    thresh = cv2.dilate(thresh, kernel)

    # 查找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    result = []
    for i, cnt in enumerate(contours):
        area = cv2.contourArea(cnt)
        if area < 500 or hierarchy[0][i][3] != -1:
            continue

        # 外接矩形
        rect = cv2.minAreaRect(cnt)
        box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))

        # 排除长方形
        w, h = rect[1]
        if w / h < thresh or h / w < thresh:
            continue

        # 画出矩形或三角形
        if len(box) == 4:
            result.append(tuple(box.reshape(-1)))
        elif len(box) == 3:
            tri = np.vstack((box, box[0]))
            result.append(tuple(tri.reshape(-1)))

    return result

def main():
    # 读取图像
    img = cv2.imread('test.jpg')

    # 查找矩形或三角形
    rectangles = find_rectangles(img, 1.5)

    # 输出结果
    print('### 结果')
    for rect in rectangles:
        print('- ' + str(rect))

if __name__ == '__main__':
    main()

使用说明

该程序需要安装OpenCV库进行图像处理。可以通过pip命令安装：

pip install opencv-python

将上面的示例代码拷贝到一个.py文件中，将矩形区域和阈值参数传给find_rectangles函数，即可输出所有满足条件的直角三角形或其对应矩形的坐标信息。