在图像中查找对象坐标的最简单方法是什么？

Question

想象一下，在一种颜色的背景上有一张不同颜色的圆圈图像。找到圆心坐标的最简单方法是什么（当然 以编程方式）？

Answer 1

ImageMagick 有一个非常简单的方法，它是免费的，安装在大多数 Linux 发行版上，适用于 macOS 和 Windows - 无需编程!

让我们从这张图片开始：

现在您只需运行在终端或命令提示符中执行此操作：

magick input.png -define connected-components:verbose=true -connected-components 8 -auto-level output.png

输出

Objects (id: bounding-box centroid area mean-color):
  0: 600x300+0+0 297.4,145.3 128391 srgb(0,0,0)          <--- black background
  2: 181x181+110+60 200.0,150.0 25741 srgb(0,0,255)      <--- blue circle
  3: 161x161+420+120 500.0,200.0 20353 srgb(255,0,255)   <--- magenta circle
  1: 81x81+10+10 50.0,50.0 5166 srgb(0,255,0)            <--- green circle
  4: 21x21+390+190 400.0,200.0 349 srgb(255,255,0).      <--- yellow circle

我在<---之后添加了上面的评论。

查看蓝色圆圈，您可以看到它的颜色是 srgb(0,0,255)，它是蓝色的，尺寸为 181x181 像素 - 所以它的半径是 90 像素。包含矩形的左上角位于 [110,60]，因此中心位于 [200,150]，这与为质心给出的 200.00,150.00 匹配。

同样，看黄色圆圈，它的颜色是srgb(255,255,0)，也就是黄色。它的高度和宽度为 21 个像素，这意味着半径为 10。包含正方形的左上角位于 [390,190]，这意味着中心位于 [400,200]，与给定的质心 400.0,200.0 相匹配.

Answer 2

我也想在 Python 中使用 OpenCV，使用与我的其他答案相同的起始图像。

代码如下所示：

#!/usr/bin/env python3

import numpy as np
import cv2

# Load image
im = cv2.imread('start.png')

# Convert to grayscale and threshold
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,1,255,0)

# Find contours, draw on image and save
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(im, contours, -1, (0,255,0), 3)
cv2.imwrite('result.png',im)

# Show user what we found
for cnt in contours:
   (x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
   center = (int(x),int(y))
   radius = int(radius)
   print('Contour: centre {},{}, radius {}'.format(x,y,radius))

在终端上给出这个：

Contour: centre 400.0,200.0, radius 10
Contour: centre 500.0,200.0, radius 80
Contour: centre 200.0,150.0, radius 90
Contour: centre 50.0,50.0, radius 40

这是结果图片：

在图像中查找对象坐标的最简单方法是什么？

What's the easiest way to find the coordinates of an object in a image?

api

analysis

image

object

coordinates