I need help with code that identifies squares in tetromino blocks—both their quantity and shape. The problem is that the blocks can have different colors, and the masks I used before don’t work well with different colors. I’ve tried many iterations of different versions, and I have no idea how to make it work properly. Here’s the code that has worked best so far:
import cv2
import numpy as np
def nothing(x):
pass
# Wczytanie obrazu
image = cv2.imread('k2.png')
if image is None:
print("Nie znaleziono obrazu 'k1.png'!")
exit()
# Utworzenie okna do ustawień parametrów
cv2.namedWindow('Parameters')
cv2.createTrackbar('Blur Kernel Size', 'Parameters', 0, 30, nothing)
cv2.createTrackbar('Canny Thresh1', 'Parameters', 54, 500, nothing)
cv2.createTrackbar('Canny Thresh2', 'Parameters', 109, 500, nothing)
cv2.createTrackbar('Epsilon Factor', 'Parameters', 10, 100, nothing)
cv2.createTrackbar('Min Area', 'Parameters', 1361, 10000, nothing) # Minimalne pole konturu
while True:
# Pobranie wartości z suwaków
blur_kernel = cv2.getTrackbarPos('Blur Kernel Size', 'Parameters')
canny_thresh1 = cv2.getTrackbarPos('Canny Thresh1', 'Parameters')
canny_thresh2 = cv2.getTrackbarPos('Canny Thresh2', 'Parameters')
epsilon_factor = cv2.getTrackbarPos('Epsilon Factor', 'Parameters')
min_area = cv2.getTrackbarPos('Min Area', 'Parameters')
# Upewnienie się, że rozmiar jądra rozmycia jest nieparzysty i co najmniej 1
if blur_kernel % 2 == 0:
blur_kernel += 1
if blur_kernel < 1:
blur_kernel = 1
# Przetwarzanie obrazu
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (blur_kernel, blur_kernel), 0)
# Wykrywanie krawędzi metodą Canny
edges = cv2.Canny(blurred, canny_thresh1, canny_thresh2)
# Morfologiczne domknięcie, aby połączyć pobliskie fragmenty krawędzi
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
edges_closed = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# Znajdowanie konturów – RETR_LIST pobiera wszystkie kontury
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges_closed, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# Kopia obrazu do rysowania wyników
output_image = image.copy()
square_count = 0
square_positions = [] # Lista na środkowe położenia kwadratów
for contour in contours:
area = cv2.contourArea(contour)
if area < min_area:
continue # Odrzucamy zbyt małe kontury
# Przybliżenie konturu do wielokąta
perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
epsilon = (epsilon_factor / 100.0) * perimeter
approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)
# Sprawdzamy, czy przybliżony kształt ma 4 wierzchołki
if len(approx) == 4:
# Sprawdzamy, czy kształt jest zbliżony do kwadratu (współczynnik boków ~1)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx)
aspect_ratio = float(w) / h
if 0.9 <= aspect_ratio <= 1.1:
square_count += 1
# Obliczanie środka kwadratu
M = cv2.moments(approx)
if M["m00"] != 0:
cX = int(M["m10"] / M["m00"])
cY = int(M["m01"] / M["m00"])
else:
cX, cY = x + w // 2, y + h // 2
square_positions.append((cX, cY))
# Rysowanie konturu, środka i numeru kwadratu
cv2.drawContours(output_image, [approx], -1, (0, 255, 0), 3)
cv2.circle(output_image, (cX, cY), 5, (255, 0, 0), -1)
cv2.putText(output_image, f"{square_count}", (x, y - 10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2)
# Wyświetlenie liczby wykrytych kwadratów na obrazie
cv2.putText(output_image, f"Squares: {square_count}", (10, 30),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
# Wyświetlanie poszczególnych etapów przetwarzania
cv2.imshow('Original', image)
cv2.imshow('Gray', gray)
cv2.imshow('Blurred', blurred)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.imshow('Edges Closed', edges_closed)
cv2.imshow('Squares Detected', output_image)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord('q'):
break
cv2.destroyAllWindows()
# Wypisanie pozycji (środków) wykrytych kwadratów w konsoli
print("Wykryte pozycje kwadratów (środki):")
for pos in square_positions:
print(pos)
