Подход, основанный на подсчете пикселей, может быть эффективным, если вам важна точность, а не скорость вычислений. Однако, для учета различий в углах поворота изображений, вы можете использовать алгоритм поворота изображения до тех пор, пока не будет найдено наименьшее количество повторений.
Вот возможный алгоритм:
1. Преобразуйте изображение в оттенки серого и найдите его контуры.
2. Создайте пустой список для хранения количества повторений для каждого изображения.
3. Для каждого контура:
a. Обрежьте изображение по контуру.
b. Примените алгоритм поворота, поворачивая изображение на разные углы (например, от 0 до 360 градусов с определенным шагом) и сохраняйте количество повторений для каждого поворота.
c. Добавьте количество повторений в список.
4. Найдите минимальное количество повторений в списке.
5. Найдите изображение, соответствующее этому минимальному количеству повторений.
6. Используйте координаты этого изображения для дальнейшей обработки.
Пример кода на языке Python, используя библиотеки OpenCV и NumPy:
```python
import cv2
import numpy as np
def rotate_image(image, angle):
rows, cols = image.shape
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), angle, 1)
rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))
return rotated_image
def find_least_duplicates(image):
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contours, _ = cv2.findContours(gray_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
least_duplicates = float('inf')
least_duplicates_image = None
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
cropped_image = gray_image[y:y+h, x:x+w]
duplicates_counts = []
for rotation_angle in range(0, 360, 10):
rotated_image = rotate_image(cropped_image, rotation_angle)
unique_pixels = np.unique(rotated_image)
duplicates_counts.append(len(rotated_image) - len(unique_pixels))
min_duplicates = min(duplicates_counts)
if min_duplicates < least_duplicates:
least_duplicates = min_duplicates
least_duplicates_image = (x, y, w, h)
return least_duplicates_image
# Пример использования
image = cv2.imread("example_image.jpg")
least_duplicates_image = find_least_duplicates(image)
print("Координаты картинки с наименьшим количеством повторений:", least_duplicates_image)
```
На выходе вы получите координаты картинки с наименьшим количеством повторений, которые вы можете использовать для обрезки и дальнейшей обработки.
