def detect_contour(img):
"""Buscamos contornos con unas características determinadas para encontrar un tablero de go en una imagen.
:Param img: imagen filtrada para buscar contornos en ella
:Type img: CvMat
:Return: Contorno si no lo encuentra, sino None
:Rtype: CvSeq """
storage = CreateMemStorage()
seq = FindContours(img, storage, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE,
offset=(0, 0))
contornos=[]
while seq:
if len(seq) >= NUM_EDGES and \
((img.cols*2 + img.rows*2)*MAX_BOARD_PERIMETER) > ArcLength(seq) > ((img.cols*2 + img.rows*2)*MIN_BOARD_PERIMETER) and \
(img.cols*img.rows)*MAX_BOARD_AREA > ContourArea(seq) > ((img.cols*img.rows)*MIN_BOARD_AREA):
perimeter = ArcLength(seq)
seq_app = ApproxPoly(seq, storage, CV_POLY_APPROX_DP, perimeter*MAX_POLY_APPROX_ERROR, 1)
if len(seq_app) == NUM_EDGES:
contornos.append(seq_app)
if seq.h_next() == None:
break
else:
seq = seq.h_next()
if len(contornos):
return contornos[0]
return None
def detect_contour(img):
"""Buscamos contornos con unas características determinadas para encontrar un tablero de go en una imagen.
:Param img: imagen filtrada para buscar contornos en ella
:Type img: CvMat
:Return: Contorno si no lo encuentra, sino None
:Rtype: CvSeq """
storage = CreateMemStorage()
seq = FindContours(img,
storage,
CV_RETR_TREE,
CV_CHAIN_APPROX_NONE,
offset=(0, 0))
sequence = []
aprox = True
while seq:
if len(seq) >= NUM_EDGES and (img.cols*img.rows) > ContourArea(seq) > \
((img.cols/2)*(img.rows/2)):
perimeter = count_perimeter(seq)
seq_app = ApproxPoly(seq, storage, CV_POLY_APPROX_DP,
perimeter * 0.02, 1)
if len(seq_app) == NUM_EDGES:
return seq_app
else:
return None
else:
if seq.h_next() == None:
break
else:
seq = seq.h_next()
return None
def detect_contour(img):
"""Buscamos contornos con unas características determinadas para encontrar un tablero de go en una imagen.
:Param img: imagen filtrada para buscar contornos en ella
:Type img: CvMat
:Return: Contorno si no lo encuentra, sino None
:Rtype: CvSeq """
storage = CreateMemStorage()
seq = FindContours(img, storage, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_NONE, offset=(0, 0))
sequence = []
aprox = True
while seq:
if len(seq) >= NUM_EDGES and (img.cols * img.rows) > ContourArea(seq) > ((img.cols / 2) * (img.rows / 2)):
perimeter = count_perimeter(seq)
seq_app = ApproxPoly(seq, storage, CV_POLY_APPROX_DP, perimeter * 0.02, 1)
if len(seq_app) == NUM_EDGES:
return seq_app
else:
return None
else:
if seq.h_next() == None:
break
else:
seq = seq.h_next()
return None
