opencv:轮廓逼近与拟合
轮廓逼近,本质上是减少编码点
拟合圆,生成最相似的圆或椭圆
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
RNG rng(12345);
void fit_circle_demo(Mat &image);
int main(int argc, char** argv)
{
//Mat src = imread("f:/images/qq/jihe.png");
Mat src = imread("f:/images/qq/stuff.png");
if (src.empty())
{
printf("Could not find the image!\n");
return -1;
}
namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input", src);
// 做一个高斯模糊,消除一些细微的东西
GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0);
Mat gray, binary;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
imshow("gray", gray);
// 二值化
threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
imshow("binary", binary);
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
//findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
// 只绘制最外层的轮廓
findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
fit_circle_demo(src);
src = imread("f:/images/qq/stuff.png");
//多边形逼近演示
for (size_t t = 0; t < contours.size(); t++) {
Moments mm = moments(contours[t]);
// 计算每个轮廓的中心位置
double cx = mm.m10 / mm.m00;
double cy = mm.m01 / mm.m00;
circle(src, Point(cx, cy), 3, Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);
double area = contourArea(contours[t]);
double clen = arcLength(contours[t], true);
Mat result;
approxPolyDP(contours[t], result, 4, true);
printf("corners: %d, colums: %d, contour area: %.2f, contour length: %.2f\n", result.rows, result.cols, area, clen);
if (result.rows == 6) {
putText(src, "poly", Point(cx, cy-10), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, Scalar(0, 255, 0), 1, 8);
}
if (result.rows == 4) {
putText(src, "rectangle", Point(cx, cy - 10), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, Scalar(0, 255, 0), 1, 8);
}
if (result.rows == 3) {
putText(src, "trangle", Point(cx, cy - 10), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, Scalar(0, 255, 0), 1, 8);
}
if (result.rows > 10) {
putText(src, "circle", Point(cx, cy - 10), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, Scalar(0, 255, 0), 1, 8);
}
}
imshow("result", src);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}
void fit_circle_demo(Mat& image) {
Mat gray, binary;
cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 二值化
threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
imshow("binary", binary);
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
//findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
// 只绘制最外层的轮廓
findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
//拟合圆或者椭圆
for (size_t t = 0; t < contours.size(); t++) {
//drawContours(image, contours, t, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
RotatedRect rrt = fitEllipse(contours[t]);
float w = rrt.size.width;
float h = rrt.size.height;
Point center = rrt.center;
circle(image, center, 3, Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);
ellipse(image, rrt, Scalar(0, 255, 0), 2, 8);
}
imshow("fit demo", image);
}
opencv:轮廓逼近与拟合的更多相关文章
- OpenCV 轮廓基本特征
http://blog.csdn.net/tiemaxiaosu/article/details/51360499 OpenCV 轮廓基本特征 2016-05-10 10:26 556人阅读 评论( ...
- opencv——轮廓发现与轮廓(二值图像)分析
引言 二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析,其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备,经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息. 这里顺带提下边缘检测,和轮廓提取的区别: 边缘检测 ...
- OpenCV轮廓vectorvector
OpenCV轮廓vectorvector,vector,vector,vector https://blog.csdn.net/Ahuuua/article/details/80593388 轮廓 ...
- OpenCV —— 轮廓
把检测出的边缘像素组装成轮廓 —— cvFindContours OpenCV 使用内存存储器来统一管理各种动态对象的内存.内存存储器在底层被实现为一个有许多相同大小的内存块组成的双向链表 内存储 ...
- opencv轮廓处理函数详细
ApproxChains 用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage, int me ...
- 【转载】openCV轮廓操作
声明:非原创,转载自互联网,有问题联系博主 1.轮廓的提取 从图片中将目标提取出来,常常用到的是提取目标的轮廓. OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours(), 它的输入图像是一幅二 ...
- OpenCV 轮廓检测
使用OpenCV可以对图像的轮廓进行检测.这是之前用过的代码,挺简单的,回顾一下.主要要进行以下2步操作: 1.cvThreshold():对图像进行二值化处理 2.cvFindContours(): ...
- OpenCV轮廓检测,计算物体旋转角度
效果还是有点问题的,希望大家共同探讨一下 // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入 ...
- Opencv轮廓计数(学习)
#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp> ...
随机推荐
- Linux虚拟化 xen的工具栈介绍
试验环境centos6.10 xen的工具栈介绍: 查看xl目录的帮助:xl help 查看xen下安装了哪些虚拟机:xl list # xl list Domain-0 Name ID Mem VC ...
- gulp-sass设置不同样式风格的输出方法
sass最终输出的样式包括下面几种样式风格:嵌套输出方式 nested展开输出方式 expanded 紧凑输出方式 compact 压缩输出方式 compressed sass: nav { ul { ...
- mybatis第一天02
mybatis第二天02 1.映射文件之输入输出映射 1.1映射文件之输入映射类型(parameterType) 1.1.1简单类型 当parameterType为简单类型时,我们只需要直接填写“in ...
- [Agc081F/At2699] Flip and Rectangles - 单调栈,结论
[Agc081F/At2699] 给出一个拥有 \(H\times W\) 个格子的棋盘,每个格子的颜色为黑色或白色. Snuke 可以进行任意次下列操作: 选择棋盘中的一行或一列,将这一行或一列的颜 ...
- Java代码手段防止非法请求——防盗链
Java代码手段防止非法请求,思路如下: 1. 获取到当前请求的域名,如www.a.com 2. 获取到请求资源的上一个地址 3. 判断上一个地址是否为空,如 ...
- JVM学习-环境构建
想学习JVM,java虚拟机的底层原理.下面介绍下怎么将Java文件compiler成字节码,然后反编译为二进制查看分析. 一.JavaClass.java文件: package com.gqz.ja ...
- 【Linux】iptables相关实践,原理及参数解释
1.禁止指定IP地址的主机进行连接 iptables -I INPUT -s .***.***. -j DROP 2.解除禁止指定IP地址的主机进行连接 iptables -D INPUT -s .* ...
- jQuery图片剪裁插件Cropper.js的使用
插件下载地址及文档说明 1.引入必要的js和css核心文件 <link rel="stylesheet" href="../css/cropper.css" ...
- orcad常用库文件
ORCAD CAPTURE元件库介绍 AMPLIFIER.OLB amplifier 共182个零件,存放模拟放大器IC,如CA3280,TL027C,EL4093等. ARITHMETIC.OLB ...
- 如何去官网上下载tomcat的linux版本
1.首先进入官网,进入如下位置 2.进入bin文件夹中下载: 原文链接:https://blog.csdn.net/zdb292034/article/details/82433072