我正在使用OpenCV 在图像中寻找形状。我知道我想要匹配的形状（有一些我不知道，但我不需要找到它们）和它们的方向。我不知道它们的大小（比例）和位置。
我的当前方法：
有没有办法修改我的方法以单独处理相邻的形状？还有更好的执行第3步的方法吗？
我的当前方法：
- 检测轮廓
- 对于每个轮廓，计算最大边界框
- 将每个边界框分别与已知形状之一进行匹配。在我的实际项目中，我会将区域缩放到模板大小并计算Sobel梯度的差异，但是对于这个演示，我只是使用了纵横比。
有没有办法修改我的方法以单独处理相邻的形状？还有更好的执行第3步的方法吗？
import cv
import sys
E = cv.LoadImage('e.png')
E_ratio = float(E.width)/E.height
Y = cv.LoadImage('y.png')
Y_ratio = float(Y.width)/Y.height
EPSILON = 0.1
im = cv.LoadImage(sys.argv[1], cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
storage = cv.CreateMemStorage(0)
seq = cv.FindContours(im, storage, cv.CV_RETR_EXTERNAL,
cv.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE)
regions = []
while seq:
pts = [ pt for pt in seq ]
x, y = zip(*pts)
min_x, min_y = min(x), min(y)
width, height = max(x) - min_x + 1, max(y) - min_y + 1
regions.append((min_x, min_y, width, height))
seq = seq.h_next()
rgb = cv.LoadImage(sys.argv[1], cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)
for x,y,width,height in regions:
pt1 = x,y
pt2 = x+width,y+height
if abs(float(width)/height - E_ratio) < EPSILON:
color = (0,255,0,0)
elif abs(float(width)/height - Y_ratio) < EPSILON:
color = (255,0,0,0)
else:
color = (0,0,255,0)
cv.Rectangle(rgb, pt1, pt2, color, 2)
cv.ShowImage('rgb', rgb)
cv.WaitKey(0)
e.png：
y.png：
good：
bad：
在有人问之前，不，我不是在试图破解验证码 :) OCR本身并不相关：在我的实际项目中，实际形状并不是字符——我只是懒惰，字符是最容易绘制（并且仍然可以被简单的方法检测到）。