Computer vision: Detect Simple Geometric Shapes using OpenCV in Python | arabic

 

import numpy as np

import cv2

img = cv2.imread('shapes.jpg')

imgGrey = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

_, thrash = cv2.threshold(imgGrey, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY)

contours, _ = cv2.findContours(thrash, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

cv2.imshow("img", img)

for contour in contours:

    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01* cv2.arcLength(contour, True), True)          

    cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 0, 0), 5)          

    x = approx.ravel()[0]          

    y = approx.ravel()[1] - 5           

    if len(approx) == 3:          

        cv2.putText(img, "Triangle", (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.5, (0, 0, 0))               

    elif len(approx) == 4 :         

        x1 ,y1, w, h = cv2.boundingRect(approx)                

        aspectRatio = float(w)/h                

        print(aspectRatio)                

        if aspectRatio >= 0.95 and aspectRatio <= 1.05:               

          cv2.putText(img, "square", (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.5, (0, 0, 0))                

        else:                

          cv2.putText(img, "rectangle", (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.5, (0, 0, 0))                     

    elif len(approx) == 5:           

        cv2.putText(img, "Pentagon", (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.5, (0, 0, 0))                

    elif len(approx) == 10:           

        cv2.putText(img, "Star", (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.5, (0, 0, 0))                

    else:            

        cv2.putText(img, "Circle", (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.5, (0, 0, 0))                 

cv2.imshow("shapes", img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

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