这里,在第一个例子的基础上,稍微做修改,达到最终定位三角形位置的目的。

先在网络上找一张包含有三角形的图片,我们这里使用一张有三个三角形和一些标记的图片来处理。

原图:

先贴结果图片:左侧,中间,右侧寻找的位置如下,用红色圆形来包围。

基本处理思路:1:先用上一节的二值化进行预处理,这里由于目标三角形式黑色,所以使用反向阈值化。

相关代码:

  private void Tobinimg_inv(Mat inimg,out Mat binimg)
{
binimg = new Mat();
try
{ if (inimg != null)
{
//转灰度
Mat grayimg;
if (inimg.Channels() == )
{
grayimg = inimg.CvtColor(ColorConversionCodes.BGR2GRAY); }
else
{
grayimg = inimg.Clone();
}
Imgwindow.Showimg(grayimg);
//bin
double dvalue = ;
double.TryParse(textBox_ThreshValue.Text, out dvalue);
if (dvalue == )
{
dvalue = ;
} binimg = grayimg.Threshold(dvalue, , ThresholdTypes.BinaryInv);
Imgwindow.Showimg(binimg);
grayimg.Dispose();
// binimg.Dispose(); }
}
catch (Exception ex)
{
throw (ex);
}
}

阈值200,反向二值化的效果如下:

:

2:筛选轮廓特征,选中三个三角形,并根据位置要求来进行输出。

相关代码:

 /// <summary>
/// 通过矩形选择contours
/// </summary>
/// <param name="contours"></param>
/// <param name="Minvaluelow"></param>
/// <param name="Minvalueup"></param>
/// <param name="Maxvaluelow"></param>
/// <param name="Maxvalueup"></param>
/// <returns></returns>
public List<OpenCvSharp.Point[]> SelectContoursByRect(Mat binimg, double Minvaluelow, double Minvalueup, double Maxvaluelow, double Maxvalueup)
{
OpenCvSharp.Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierarchy;
Cv2.FindContours(binimg, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.CComp, ContourApproximationModes.ApproxSimple);
List<OpenCvSharp.Point[]> Resultcontours = new List<OpenCvSharp.Point[]>();
int L = contours.Length;
for (int i = ; i < L; i++)
{
Rect recttemp = Cv2.BoundingRect(contours[i]);
double Hmin, Wmax;
Hmin = Math.Min(recttemp.Width, recttemp.Height);
Wmax = Math.Max(recttemp.Width, recttemp.Height);
if (Hmin > Minvaluelow && Hmin < Minvalueup && Wmax > Maxvaluelow && Wmax < Maxvalueup)
{
//满足指定要求的contours
Resultcontours.Add(contours[i]);
}
}
return Resultcontours;
}
     private List<OpenCvSharp.Point[]> SelectContoursByRectPos(List<OpenCvSharp.Point[]> inputcontours,int pos)
{
List<OpenCvSharp.Point[]> resultpoints = new List<OpenCvSharp.Point[]>();
try
{ List<float> colposition = new List<float>();
for (int i = ; i < inputcontours.Count; i++)
{
Point2f cp;
float r;
Cv2.MinEnclosingCircle(inputcontours[i],out cp,out r); colposition.Add(cp.X);
}
int Right= colposition.IndexOf(colposition.Max());
int Left= colposition.IndexOf(colposition.Min());
int Middle = - Right - Left;
switch (pos)
{
case :
//左侧
resultpoints.Add( inputcontours[Left]);
break;
case :
resultpoints.Add(inputcontours[Middle]);
//中间
break;
case :
resultpoints.Add(inputcontours[Right]);
//右侧
break;
default:
break; }
return resultpoints;
}
catch(Exception ex)
{
return resultpoints;
throw (ex); } }

目标位置绘图,

相关代码:

 if(onecontours.Count==)
{
Point2f cp;
float r;
Cv2.MinEnclosingCircle(onecontours[], out cp, out r);
//
Mat backimg = img.Clone();
Cv2.Circle(backimg, new OpenCvSharp.Point(cp.X,cp.Y), (int)r, Scalar.Red);
Imgwindow.Showimg(backimg);
backimg.Dispose();
}

通过以上就完成了三角形的定位,当然,其他定位你可以发挥你的能力,把握对象特点,选定合适的处理方法,所谓条条大路通罗马,我们的目的就能达到。

如果需要源代码,请留言。谢谢。如果你有其他的图片项目,欢迎交流。本文只做学习之用。

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