如何使用 OpenCV-Python 识别图像中的键盘并提取每个按键的坐标?
OpenCV图像中键盘与按键识别及坐标提取
问题:
如何使用 OpenCV-Python 识别图像中的键盘,并确定每个按键的位置坐标?
解决方案:
通常情况下,识别图像中的键盘和按键涉及以下步骤:
- 预处理:将图像转换为灰度,并应用高斯滤波以模糊噪音。
- 边缘检测:使用 Canny 边缘检测算法检测图像中的边缘。
- 轮廓检测:使用 findContours() 函数检测键盘轮廓及其中的按键。
- 逼近多边形:使用 approximatePolyDP() 函数逼近按键轮廓,并提取其多边形顶点。
- 计算坐标:从多边形顶点中计算每个按键的中点,以此作为按键位置坐标。
其他方法:
除了上述方法,还有一些替代方案可以尝试:
- 使用预训练模型:有现成的预训练模型专门用于键盘识别,如 pykeyboard-layout。
- 手动标注:您可以手动标注图像中的键盘及其中的按键,然后使用 OpenCV 进行识别。
- 参考链接:您可以在此链接中找到更多关于该主题的详细信息:https://blog.51cto.com/u_16175437/6817659
以上就是如何使用 OpenCV-Python 识别图像中的键盘并提取每个按键的坐标?的详细内容,更多请关注硕下网其它相关文章!