Как найти треугольник на изображении без deep learning?

Для поиска треугольника на изображении без использования deep learning можно применить классические методы компьютерного зрения и обработки изображений:

1. Предобработка изображения:

   • Преобразовать изображение в оттенки серого.
   • Применить размытие (например, Gaussian Blur) для снижения шума.

2. Детекция краёв:

   • Использовать алгоритм Canny для выделения контуров.

3. Поиск контуров:

   • Найти контуры с помощью функций, например, findContours в OpenCV.

4. Анализ контуров:

   • Для каждого контура аппроксимировать форму с помощью approxPolyDP.
   • Если аппроксимация имеет 3 вершины — это треугольник.

5. Дополнительные проверки:

   • Проверить площадь контура, чтобы исключить шум.
   • Проверить углы или соотношения сторон для фильтрации неправильных форм.

Пример на Python с OpenCV:

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for cnt in contours:
    epsilon = 0.04 * cv2.arcLength(cnt, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)
    if len(approx) == 3:
        cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 3)

cv2.imshow('Triangles', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Этот подход позволяет эффективно находить треугольники без использования нейросетей.