【20160924】GOCVHelper 图像处理部分（3）

//根据轮廓的圆的特性进行选择

    vector<VP> selectShapeCircularity(Mat src,Mat& draw,vector<VP> contours,float minvalue,float maxvalue){

        vector<VP> result_contours;

        draw = Mat::zeros(src.rows,src.cols,CV_8UC3);

        for (int i=0;i<contours.size();i++){

            float fcompare = calculateCircularity(contours[i]);

            if (fcompare >=minvalue && fcompare <=maxvalue)

                result_contours.push_back(contours[i]);

        }

        for (int i=0;i<result_contours.size();i++){

            Scalar  color  = Scalar(rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255));

            drawContours(draw,result_contours,i,color,-1);

        }

        return result_contours;

    }

    vector<VP> selectShapeCircularity(vector<VP> contours,float minvalue,float maxvalue){

        vector<VP> result_contours;

        for (int i=0;i<contours.size();i++){

            float fcompare = calculateCircularity(contours[i]);

            if (fcompare >=minvalue && fcompare <=maxvalue)

                result_contours.push_back(contours[i]);

        }

        return result_contours;

    }

    //计算轮廓的圆的特性

    float calculateCircularity(VP contour){

        Point2f center;

        float radius = 0;

        minEnclosingCircle((Mat)contour,center,radius);

        //以最小外接圆半径作为数学期望，计算轮廓上各点到圆心距离的标准差

        float fsum = 0;

        float fcompare = 0;

        for (int i=0;i<contour.size();i++){   

            Point2f ptmp = contour[i];

            float fdistenct = sqrt((float)((ptmp.x - center.x)*(ptmp.x - center.x)+(ptmp.y - center.y)*(ptmp.y-center.y)));

            float fdiff = abs(fdistenct - radius);

            fsum = fsum + fdiff;

        }

        fcompare = fsum/(float)contour.size();

        return fcompare;

    }

 

    //返回两点之间的距离

    float getDistance(Point2f f1,Point2f f2)

    {

        return sqrt((float)(f1.x - f2.x)*(f1.x - f2.x) + (f1.y -f2.y)*(f1.y- f2.y));

}

基于Opencv论坛上提供的关于圆的尺度的评判算法，编写Opencv的圆的特性判断算法。主要就是“以最小外接圆半径作为数学期望，计算轮廓上各点到圆心距离的标准差”这个标准差达到一定的范围，则可以认定轮廓是为圆形的。

轮廓处理的两种方法在实际使用的过程中，用途非常广泛。

 

//投影到x或Y轴上,上波形为vup,下波形为vdown,gap为误差间隔

    void projection2(Mat src,vector<int>& vup,vector<int>& vdown,int direction,int gap){

        Mat tmp = src.clone();

        vector<int> vdate;

        if (DIRECTION_X == direction){

            for (int i=0;i<tmp.cols;i++){

                Mat data = tmp.col(i);

                int itmp = countNonZero(data);

                vdate.push_back(itmp);

            }

        }else{

            for (int i=0;i<tmp.rows;i++){

                Mat data = tmp.row(i);

                int itmp = countNonZero(data);

                vdate.push_back(itmp);

            }

        }

        //整形,去除长度小于gap的零的空洞

        if (vdate.size()<=gap)

            return;

        for (int i=0;i<vdate.size()-gap;i++){

            if (vdate[i]>0 && vdate[i+gap]>0){

                for (int j=i;j<i+gap;j++){

                    vdate[j] = 1;

                }

                i = i+gap-1;

            }

        }

        //记录上下沿

        for (int i=1;i<vdate.size();i++){

            if (vdate[i-1] == 0 && vdate[i]>0)

                vup.push_back(i);

            if (vdate[i-1]>0 && vdate[i] == 0)

                vdown.push_back(i);

        }

    }

投影变换。投影分析是非常重要的分析方式。这里的投影分析是从书上扒下来的，能够直接对图像进行投影分析，效果非常好。当然工具具备了，如何灵活使用也是需要经验的。

 

来自为知笔记(Wiz)