#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
#include "cvaux.h"
#include <iostream>
#include"Timer.h"
using namespace std;
int otsu2 (IplImage *image);
CvBox2D findRectContours(const IplImage *gray);
void main()
{ IplImage* img =cvLoadImage("mark1.jpg",);
// cvCopyImage(srcImgGrey,img0tsu);
MyTimer mt;
mt.Reset();
mt.Start();
//Sleep(1000); int thre2;
thre2 = otsu2(img);
//cout<<"The Threshold of this Image in Otsu is:"<<thre2<<endl;//输出显示阀值
cvThreshold(img,img,thre2,,CV_THRESH_BINARY); // 二值化 // CvMemStorage * storage = cvCreateMemStorage(0);
// CvSeq * contour = 0; //cvFindContours(img,storage,&contour,sizeof(CvContour),1,2);
CvBox2D box=findRectContours(img);
mt.End(); cout<<box.center.x<<endl<<box.center.y<<endl<<box.size.height<<endl<<box.size.width<<endl<<mt.costTime<<endl;
cvDrawCircle(img,cvPoint(box.center.x,box.center.y),,cvScalar(,,),,,);
cvNamedWindow("img", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
cvShowImage( "img", img);//显示图像
cvReleaseImage(&img);
cvWaitKey(); } CvBox2D findRectContours(const IplImage *gray)
{ CvBox2D box; CvSeq* firstContour = NULL;
CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage();
IplImage* contourImg = cvCreateImage(cvGetSize(gray), gray->depth, );
cvCopy(gray, contourImg);
cvFindContours(contourImg, storage, &firstContour, sizeof(CvContour), ,);
CvSeq* maxContour = firstContour;
CvSeq* Contour = firstContour;
while(Contour)
{
if(maxContour->total < Contour->total)
{
maxContour = Contour;
}
Contour = Contour->h_next;
} if(maxContour)
{
box = cvFitEllipse2(maxContour);
// CvPoint2D32f cross;
// float radius;
//cvMinEnclosingCircle(maxContour,&cross,&radius);
// cout<<cross.x<<endl<<cross.y<<endl;
//box.center.x=cross.x;box.center.y=cross.y;box.size.width=radius;
}
//cvDrawContours(contourImg,maxContour,cvScalar(0,0,255),cvScalar(0,0,255),1,1,0,cvPoint(0,0));
cvReleaseMemStorage(&storage);
return box;
}
/*======================================================================*/
/* OTSU global thresholding routine */
/*======================================================================*/
int otsu2 (IplImage *image)
{
int w = image->width;
int h = image->height; unsigned char*np; // 图像指针
unsigned char pixel;
int thresholdValue=; // 阈值
int ihist[]; // 图像直方图,256个点 int i, j, k; // various counters
int n, n1, n2, gmin, gmax;
double m1, m2, sum, csum, fmax, sb; // 对直方图置零...
memset(ihist, , sizeof(ihist)); gmin=; gmax=;
// 生成直方图
for (i =; i < h; i++)
{
np = (unsigned char*)(image->imageData + image->widthStep*i);
for (j =; j < w; j++)
{
pixel = np[j];
ihist[ pixel]++;
if(pixel > gmax) gmax= pixel;
if(pixel < gmin) gmin= pixel;
}
} // set up everything
sum = csum =0.0;
n =; for (k =; k <=; k++)
{
sum += k * ihist[k]; /* x*f(x) 质量矩*/
n += ihist[k]; /* f(x) 质量 */
} if (!n)
{
// if n has no value, there is problems...
//fprintf (stderr, "NOT NORMAL thresholdValue = 160\n");
thresholdValue =;
goto L;
} // do the otsu global thresholding method
fmax =-1.0;
n1 =;
for (k =; k <; k++)
{
n1 += ihist[k];
if (!n1) { continue; }
n2 = n - n1;
if (n2 ==) { break; }
csum += k *ihist[k];
m1 = csum / n1;
m2 = (sum - csum) / n2;
sb = n1 * n2 *(m1 - m2) * (m1 - m2);
/* bbg: note: can be optimized. */
if (sb > fmax)
{
fmax = sb;
thresholdValue = k;
}
} L:
for (i =; i < h; i++)
{
np = (unsigned char*)(image->imageData + image->widthStep*i);
for (j =; j < w; j++)
{
if(np[j] >= thresholdValue)
np[j] =;
else np[j] =;
}
} //cout<<"The Threshold of this Image in Otsu is:"<<thresholdValue<<endl;
return(thresholdValue);
}

opencv——拟合圆的更多相关文章

  1. (转)最小二乘法拟合圆公式推导及vc实现[r]

    (下文内容为转载,不过已经不清楚原创的是哪里了,特此说明) 转自: http://www.cnblogs.com/dotLive/archive/2006/10/09/524633.html 该网址下 ...

  2. .net core(c#)拟合圆测试

    说明 很多时候,我们需要运动物体的转弯半径去描述其机器性能.但在大多数的现实条件下,我们只能够获取到运动物体的 GPS 位置点集,并不能直接得到转弯半径或者圆心位置.为此,我们可以利用拟合圆的方式得到 ...

  3. [opencv]拟合vector<Mat>集合区域接近的元素

    vector<Rect> PublicCardFrameDetection::fitrect(vector<Rect> rects){ int size = rects.siz ...

  4. 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 na ...

  5. Python+OpenCV图像处理(十五)—— 圆检测

    简介: 1.霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换原理类似,只是点对应的二维极径.极角空间被三维的圆心和半径空间取代.在标准霍夫圆变换中,原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆在三维空间用圆心 ...

  6. 【python+opencv】直线检测+圆检测

     Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进 ...

  7. C#使用最小二乘法对多个离散点进行圆拟合

    /// <summary> /// 最小二乘法拟合圆,计算拟合圆半径和拟合圆圆心 /// </summary> /// <param name="points& ...

  8. (转载)找圆算法((HoughCircles)总结与优化

      Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法,HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来,各有优势:优势:HoughCircle对噪声点不怎么敏感,并且可以在同一个图中找出多个圆 ...

  9. 转载-找圆算法((HoughCircles)总结与优化-霍夫变换

    原文链接: http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=34096   找圆算法((HoughCircles)总结与优化 Ope ...

随机推荐

  1. Mysql Docker Container Command

    Hello, in my docker-compose file I have the following: db: image: mysql command: mysqld --character- ...

  2. 5.docker学习之容器

    容器创建 我们已经知道,镜像是只读的,而基于镜像创建出来的容器是可读写的,所以,一般我们实际中,会经常使用对应镜像创建容器并且使用这些容器.同样,如果我们想要使用容器,那么我们必须首先需要创建容器.而 ...

  3. 13.solr学习速成之IK分词器

    IKAnalyzer简介 IKAnalyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包. IKAnalyzer特性 a. 算法采用“正向迭代最细粒度切分算法”,支持细粒度和最大词长两 ...

  4. Tkinter按钮(Button)

    Python - Tkinter Button按钮组件是用来添加一个Python应用程序中的按钮.这些按钮可以显示文字或图像,表达按钮的目的.当你按一下按钮时,您可以附加到一个按钮的函数或方法,该方法 ...

  5. requirejs——config

    config 函数用于requirejs的配置信息.主要包括:baseUrl.paths: 一.baseUrl: 待续

  6. C# 在根据窗体中的表格数据生成word文档时出错

    出错内容为:

  7. 跟我学算法-Logistic回归

    虽然Logistic回归叫回归,但是其实它是一个二分类或者多分类问题 这里的话我们使用信用诈骗的数据进行分析 第一步:导入数据,Amount的数值较大,后续将进行(-1,1)的归一化 data = p ...

  8. 利用Console来学习、调试JavaScript

    一  什么是 Console Console 是用于显示 JS和 DOM 对象信息的单独窗口.并且向 JS 中注入1个 console 对象,使用该对象 可以输出信息到 Console 窗口中. 二  ...

  9. Python之路,Day9 , IO多路复用(番外篇)

    同步IO和异步IO,阻塞IO和非阻塞IO分别是什么,到底有什么区别?不同的人在不同的上下文下给出的答案是不同的.所以先限定一下本文的上下文. 本文讨论的背景是Linux环境下的network IO. ...

  10. Make 命令教程(转载)

    代码变成可执行文件,叫做编译(compile):先编译这个,还是先编译那个(即编译的安排),叫做构建(build). Make是最常用的构建工具,诞生于1977年,主要用于C语言的项目.但是实际上 , ...