from PIL import Image, ImageEnhance
import cv2
import numpy as np
def get_rectangle(path):
image = Image.open(path)
scale_value = 2
image = ImageEnhance.Contrast(image).enhance(scale_value)
image = image.crop((
50, 0,
image.width, image.height
))
image = np.array(image)
image = cv2.cvtColor(np.array(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), cv2.BORDER_DEFAULT)
mid = np.mean(image)
_, thresh = cv2.threshold(
image, mid//2.2, mid,
cv2.THRESH_BINARY_INV
)
thresh = cv2.cvtColor(thresh, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contours, _ = cv2.findContours(
thresh,
cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
)
# перебираем все найденные контуры в цикле
for cnt in sorted(contours, key=lambda x: x[0][0][0]):
rect = cv2.minAreaRect(cnt) # пытаемся вписать прямоугольник
box = cv2.boxPoints(rect) # поиск четырех вершин прямоугольника
box = np.int0(box) # округление координат
area = int(rect[1][0]*rect[1][1]) # вычисление площади
angle = rect[-1]
ratio = max(rect[1][1], rect[1][0])/min(rect[1][1], rect[1][0]) if area else 0
if (400 < area < 10000) and (-5 < angle < 5 or 85 < angle < 95) and ratio < 1.5:
cv2.drawContours(image, [box], 0, (255, 0, 0), 2) # рисуем прямоугольник
cv2.imshow('image', image) # вывод обработанного кадра в окно
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.waitKey(1)
input()
cv2.destroyAllWindows()
return box[0][0] + 50
return None
for i in range(1, 13):
x = get_rectangle(f'images\\{i}.png')
Простой
