Ali Ismael نشر 31 أكتوبر 2021 أرسل تقرير مشاركة نشر 31 أكتوبر 2021 كيف يمكننا اكتشاف الأشكال الهندسية، مثلاً الموجودة في الصورة التالية: 1 اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
0 Ali Haidar Ahmad نشر 31 أكتوبر 2021 أرسل تقرير مشاركة نشر 31 أكتوبر 2021 يمكنك أن تستخدم cv2.findContours و cv2.drawContours لرسم الحواف على الصور. لكن أولاً ما هو Contours أو الإطار؟ هي عبارة عن منحنيات تضم كل النقاط المتصلة مع بعضها (على طول الحدود) والتي تملك نفس اللون أو الشدة، وهذه الإطارات هي أدوات مفيدة لتحليل الشكل، واكتشاف الأجسام والتعرف عليها. cv2.findContours(src, contour_retrieval, contours_approximation) الوسيط الأول يمثل الصورة (ثنائية)، والثاني يمثل نمط استرداد الإطار ويمكن أن يكون cv.RETR_EXTERNAL الذي يسترد الخطوط الخارجية الشاذة فقط أو cv.RETR_LIST الذي يسترجع كل المعالم دون إنشاء أي علاقات هرمية أو cv.RETR_TREE الذي يسترجع كل المعالم ويعيد بناء تسلسل هرمي كامل لخطوط الكنتورات المتداخلة. الوسيط الثالث هو تقريب الإطار ويمكن أن يكون cv.CHAIN_APPROX_NONE لتخزين جميع نقاط الحدود أو cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE لتخزين نقاط النهاية (مثلاً في المربع يخزن 4 نقط). و الخرج لهذا التابع هو ال Contours وتسلسل الإطارات الهرمي hierarchy. وتكون الإطارات المكتشفة على شكل قائمة، وكل إطار هو عبارة عن مصفوفة نمباي لإحداثيات نقاط حدود الجسم. cv.DrawContours(src, contour, contourIndex, colour, thickness) الوسيط الأول يمثل الصورة، والثاني هو الإطارات المطلوب رسمها، والثالث هو فهرس الإطارات ونعطيه القيمة -1 لرسم كل الإطارات أو رقم إطار محدد لرسمه فقط، ثم اللون ثم السماكة. الخطوات التي يجب اتباعها هي: 1. قراءة الصورة. 2. تحويلها إلى رمادية. 3. تعتيبها بحيث نجعلها صورة ثنائية لأن ذلك يعطينا أفضل النتائج. سنطبق الآن مثال على صورتك: import cv2 import numpy as np from google.colab.patches import cv2_imshow from matplotlib import pyplot as plt # قراءة الصورة img = cv2.imread('/content/shapes.png',0) # قراءتها بصيغة رمادية # تعتيب الصورة _, threshold = cv2.threshold(img, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY) # استخدام التابع الأول contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) i = 0 for c in contours: # قائمة لتخزين أسماء الأشكال if i == 0: i = 1 continue # cv2.approxPloyDP() دالة لتقريب الشكل approx = cv2.approxPolyDP( c, 0.01 * cv2.arcLength(c, True), True) # استخدام تابع الرسم cv2.drawContours(img, [c], 0, (0, 0, 255), 5) # إيجاد نقطة مركز الشكل M = cv2.moments(c) if M['m00'] != 0.0: x = int(M['m10']/M['m00']) y = int(M['m01']/M['m00']) # وضع اسم الشكل في وسط كل شكل if len(approx) == 3: cv2.putText(img, 'Triangle', (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2) elif len(approx) == 4: cv2.putText(img, 'Quadrilateral', (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2) elif len(approx) == 5: cv2.putText(img, 'Pentagon', (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2) elif len(approx) == 6: cv2.putText(img, 'Hexagon', (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2) else: cv2.putText(img, 'circle', (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2) # عرض cv2_imshow(img) والنتيجة: اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
0 Ahmed Sharshar نشر 9 نوفمبر 2021 أرسل تقرير مشاركة نشر 9 نوفمبر 2021 اذا كان الغرض من السؤال تحديد اسم الشكل فيمكنك استخدام الاجابة السابقة، اما اذا كنت تريد تحديد حدود الشكل، فبالاضافة للطريقة السابقة، يمكنك استخدام الدالة cv2.Hough والتي تمكنك من تحديد الخطوط المتصلة سويا باستخدام cv2.HoughLines والتي باستخدامها يمكننا تحديد الأشكال الهندسية ، وهناك دالة أخرى لتحديد الدوائر باستخدام cv2 HoughCircles (هناك دالة خاصة للدوائر لانها تعد خطوطا مغلقة). وتعمل عن طريق تتبع الخطوط المتصلة سويا وتقوم باظهارها بلون مختلف لتوضيحها، الكود التالي يوضح كيفية استخدامها: #استدعاء المكتبات import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: _, image = cap.read() # التحويل للرمادي grayscale = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # تحديد حدود الاجسام edges = cv2.Canny(grayscale, 30, 100) # تحديد الخطوط lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 60, np.array([]), 50, 5) # توضيح الخطوط بلون مختلف for line in lines: for x1, y1, x2, y2 in line: cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 3) cv2.line(edges, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 3) # عرض الصورة cv2.imshow("image", image) cv2.imshow("edges", edges) if cv2.waitKey(1) == ord("q"): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
0 Rok Kor نشر 8 أكتوبر 2023 أرسل تقرير مشاركة نشر 8 أكتوبر 2023 هل يمكن تحويل صورة بها نص وأشكال الى docx من خلال بايثون https://drive.google.com/file/d/12jhU7ZsZ8Kgju8fAOaSZgFh1wOeyhYNO/view?usp=drivesdk اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
0 Qor Qar نشر 14 أكتوبر 2023 أرسل تقرير مشاركة نشر 14 أكتوبر 2023 هل يمكن بعد التعرف على الاشكال فى الصورة تصديرها الى ملف doc ولو فى الصورة حروف كيف جمعهم فى ملف doc واحد اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
0 Qor Qar نشر 17 أكتوبر 2023 أرسل تقرير مشاركة نشر 17 أكتوبر 2023 ممكن رد وهل يمكن اضافة تستراكت لاضافة الاشكال المكتشفة مع النص الى ملف وورد لو حد جرب ياريت صور اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
السؤال
Ali Ismael
كيف يمكننا اكتشاف الأشكال الهندسية، مثلاً الموجودة في الصورة التالية:
رابط هذا التعليق
شارك على الشبكات الإجتماعية
5 أجوبة على هذا السؤال
Recommended Posts
انضم إلى النقاش
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.