Python-Find_Rectangles:查找比背景暗的纯色矩形

在本项目"Python-Find_Rectangles"中，我们的目标是使用Python编程语言来检测并识别出图像中的比背景暗的纯色矩形。这通常在处理图像分析、计算机视觉或机器学习任务时非常有用，例如在自动驾驶、机器人导航或者监控系统中识别特定对象。 主要代码位于`rect_final.py`，它包含了一个实现这一功能的主程序。`customFunctions.py`文件则包含了辅助函数，这些函数可能涉及到图像处理和矩形检测的具体算法。 在计算机视觉中，我们通常会用到OpenCV库，这是一个强大的开源跨平台计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。在这个项目中，OpenCV很可能被用来读取图像、进行颜色空间转换、阈值处理以及轮廓检测等操作。 1. **颜色空间转换**：图像可能需要从BGR（标准RGB）颜色空间转换到其他颜色空间，如HSV或灰度，以便更好地处理颜色信息。例如，如果矩形颜色在HSV空间中更容易区分，转换就很有必要。 2. **阈值处理**：为了找到比背景暗的区域，我们需要对图像应用阈值处理。这通常涉及设定一个阈值，低于这个阈值的像素将被视为“暗”，并作为候选矩形区域。 3. **边缘检测与轮廓查找**：Canny边缘检测或者其他边缘检测算法可以用于找出图像中的边界。然后，`findContours`函数可以用于找到这些边缘围成的封闭区域，即可能的矩形。 4. **形状分析**：找到的轮廓需要进一步分析以确认它们是否为矩形。这可能包括计算轮廓的角点数量、形状面积、长宽比等特征，来排除非矩形形状。 5. **矩形过滤**：我们会根据面积、对比度、位置或其他特定条件来过滤识别出的矩形，确保只保留符合条件的暗色纯色矩形。 6. **图像标注**：在完成所有检测步骤后，程序可能还会将识别出的矩形在原始图像上进行标注，以便于可视化和验证结果。 在`customFunctions.py`中，可能会包含如下函数： - `convert_color_space(image, color_space)`: 将图像从一种颜色空间转换到另一种。 - `threshold_image(image, threshold_value)`: 应用阈值处理以分离目标矩形。 - `find_rectangles(contours, image)`: 分析轮廓并提取满足条件的矩形。 - `filter_rectangles(rect_list, filter_criteria)`: 根据特定条件过滤矩形列表。 - `draw_rectangles(image, rects)`: 在图像上绘制识别出的矩形。 通过这个项目，你可以深入理解图像处理的基本步骤，以及如何利用Python和OpenCV进行计算机视觉分析。对于想要提升这方面技能的开发者来说，这是一个很好的实践案例。