如何围绕图像中的点绘制正方形

Question

我有一个带有白点的二进制图像。如何使用OpenCV在这些点周围识别并绘制正方形？

问题是积分非常小，到目前为止所有尝试都未能找到所有要点。

这是输入图像：

这是我感兴趣的结果：

是否有可能使用OpenCV的功能？如果没有，（因为大小），最有效的方法是什么？

Answer 1

1. 在尺寸为5的图像上应用dilate。
2. 如果点之间的距离<10，它们将连接到一个大点。
3. 如果距离> 10，它将按原样分开。
4. Find contours的结果。
5. 获取每个轮廓的minAreaRect。
6. 完成。

Answer 2

使用以下方法，您可以找到解决方案。

解决方案的完整代码：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
output_img = img.copy()
cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU,img)

kernel = np.ones((50,70), np.uint8)
img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)


im2,contours, hier = cv2.findContours(img.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in contours:
    # get the bounding rect
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
    # draw a white rectangle to visualize the bounding rect
    cv2.rectangle(output_img, (x, y), (x + w, y + h), 255, 1)

cv2.imshow('output',output_img)
cv2.waitKey(0)

• 首先，您必须根据您的要求创建内核。
• 内核大小越大，属于集群的点数就越高。
• 然后使用cv2.dilate方法，你应该使用创建的内核扩大图像。
• 之后你应该找到扩张图像的轮廓并获得这些轮廓的边界矩形。
• 一个矩形可以视为一个簇。你可以使用kernel = np.ones((50,70), np.uint8)更改簇大小。在这里它是50 x 70。

OUTPUT：