CV-提取图像Freeman码python实现

在anaconda和python下提取图像的freeman码

先利用opencv中的cv2.findContours 函数描述图片的轮廓，然后再返回值中得到一个有关于图像轮廓的数组，因为我们要的是freeman码，根据网上对于freeman.码的定义，对于得到的数组进行相对于的操作即可得到对应的Freeman

以下是在anaconda下的python的代码

'''

提取一个图像的Freeman码

导入opencv中的cv2.findContours函数提取图像的轮http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/51987348

在该函数返回之中的 contours 包含了轮廓的属性，保存在一个数组中

通过对数组的计算，及可得到Freeman码

'''

import cv2

import numpy as np

import pandas as pd

img = cv2.imread('4.jpg')

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret, binary =cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

binary,contours, hierarchy =cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

#cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3)

#cv2.imshow("img", img)

#cv2.waitKey(0)

#cv2.RETR_TREE

#print (type(contours))

#print (type(contours[0]))

#print (len(contours[0]))

#print (contours[0]-contours[0])

columns = []

for i in range(81):

columns.append(contours[0][i]-contours[0][i - 1])

#print (len(columns))

#print (columns[1][0][0])

a = []

for i in range(81):

if columns[i][0][0] == 0 and columns[i][0][1] == -1:

a.append(6)

elif columns[i][0][0] == 0 and columns[i][0][1] == 1:

a.append(2)

elif columns[i][0][0] == 1 and columns[i][0][1] == 1:

a.append(1)

elif columns[i][0][0] == 1 and columns[i][0][1] == 0:

a.append(0)

elif columns[i][0][0] == 1 and columns[i][0][1] == -1:

a.append(7)

elif columns[i][0][0] == -1 and columns[i][0][1] == 1:

a.append(3)

elif columns[i][0][0] == -1 and columns[i][0][1] == 0:

a.append(4)

elif columns[i][0][0] == -1 and columns[i][0][1] == -1:

a.append(5)

print(a)

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