查找平行四边形的缺失点

介绍

在计算机视觉中，我们常常需要从图像中检测出各种形状的物体并进行分析，其中涉及到的一个问题是查找平行四边形的缺失点。平行四边形是指四个顶点均位于同一平面内的四边形，其对边互相平行且长度相等。在图像处理中，我们常常需要从平行四边形中找到缺失点，即在图像中找到这样一个四边形，并确定其中一个顶点的坐标。

方法

查找平行四边形的缺失点可以使用以下步骤：

1. 提取图像中的边界特征，例如使用Canny算子进行边缘检测。
2. 从边缘中找到所有的轮廓(contour)。
3. 对于每一个轮廓，使用cv2.approxPolyDP函数进行多边形拟合，得到拟合后的多边形。
4. 对于每个多边形，判断其是否为平行四边形，可以使用cv2.minAreaRect函数得到其矩形框，然后根据矩形框的长宽比和角度进行判断。
5. 对于每个平行四边形，可以通过计算三条边的长度，找到最短的两条边，并计算出对应点的坐标，就可以得到缺失点的坐标。

以下是Python代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png')

# 边缘检测
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 轮廓检测
_, contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 查找平行四边形
for contour in contours:
    # 多边形拟合
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.05*perimeter, True)

    # 判断是否为平行四边形
    rect = cv2.minAreaRect(approx)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    w, h = rect[1]
    if w > h:
        angle = rect[2]
        if angle < -45:
            angle += 90
    else:
        angle = rect[2] - 90
        if angle < -45:
            angle += 90
    if abs(angle) < 15:
        # 计算缺失点的坐标
        d1 = np.linalg.norm(box[0] - box[1])
        d2 = np.linalg.norm(box[1] - box[2])
        d3 = np.linalg.norm(box[2] - box[3])
        if d1 < d3:
            missing_point = 0.5*(box[1] + box[2])
        else:
            missing_point = 0.5*(box[0] + box[3])
        print(missing_point)

总结

通过上述步骤，我们可以找到图像中的平行四边形，并确定其中缺失点的坐标。在实际应用中，可能需要根据具体任务的要求，调整判断是否为平行四边形的阈值等参数，以达到更好的检测效果。