opencv——pcb上寻找mark点(拟合椭圆的方法)
#include "stdafx.h"
// FitCircle.cpp : 定义控制台应用程序的入口 #include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
#include "cvaux.h"
#include <iostream> using namespace cv;
using namespace std;
void main()
{ int BasicGlobalThreshold(int*pg,int start,int end);
CvBox2D findRectContours(IplImage *src);
IplImage* imgGrey=cvLoadImage("5_000004.bmp",);
//IplImage* imgGrey=cvLoadImage("28027.jpg",0);
cvNamedWindow("原始图像");
//cvShowImage("fa",imgGrey);
cvShowImage("原始图像",imgGrey);
double t=(double)getTickCount(); IplImage* imgBasicGlobalThreshold = cvCreateImage(cvGetSize(imgGrey),IPL_DEPTH_8U,);
cvCopyImage(imgGrey,imgBasicGlobalThreshold);
int pg[],i,thre;
for (i=;i<;i++) pg[i]=;
for (i=;i<imgBasicGlobalThreshold->imageSize;i++) // 直方图统计
pg[(BYTE)imgBasicGlobalThreshold->imageData[i]]++;
thre = BasicGlobalThreshold(pg,,); // 确定阈值
cout<<"The Threshold of this Image in BasicGlobalThreshold is:"<<thre<<endl;//输出显示阀值 cvThreshold(imgBasicGlobalThreshold,imgBasicGlobalThreshold,thre,,CV_THRESH_BINARY); // 二值化
cvNamedWindow("二值图像");
cvShowImage("二值图像",imgBasicGlobalThreshold);
CvBox2D box=findRectContours(imgBasicGlobalThreshold);
t=((double)getTickCount()-t)/getTickFrequency();
cout<<t<<" mark点坐标"<<box.center.x<<"\t"<<box.center.y<<endl<<"半径"<<box.size.width<<endl; cvWaitKey(); } CvBox2D findRectContours(IplImage *src)
{
CvBox2D box1;
IplImage* des=cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,src->nChannels);
cvZero(des); CvMemStorage* memory=cvCreateMemStorage();
CvSeq* Icontour=NULL;
CvSeq* maxContour =NULL; cvShowImage("原始图像1",src);
cvFindContours(src,memory,&Icontour, sizeof(CvContour),CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,cvPoint(,));
double area=;
double maxArea=; while(Icontour)
{
area=fabs(cvContourArea(Icontour,CV_WHOLE_SEQ));
//cout<<area<<endl;
//cvDrawContours(src, Icontour,
// CV_RGB(255,255,255), CV_RGB(255, 255,255),
// 0, 1, 8, cvPoint(0,0));
//
if(area> && area<)
{
goto l1; }
else
goto l2;
l1: CvBox2D box0=cvFitEllipse2(Icontour);
float a=(float)box0.size.height/(float)box0.size.width;
//cout<<area<<endl;
if(fabs(a)<=1.5)
{
cvDrawContours(des, Icontour,
CV_RGB(,,), CV_RGB(, ,), , , , cvPoint(,));
box1=box0; cvDrawCircle(des,cvPoint(box0.center.x,box0.center.y),,cvScalar(,,),,,);
//cvDrawContours(des,maxContour,cvScalar(0,0,255),cvScalar(0,0,255),1,1,0,cvPoint(0,0)); }
// maxContour = Icontour; l2: Icontour =Icontour->h_next;
}
cvShowImage("fds",des); return box1; }
/*============================================================================
= 代码内容:基本全局阈值法 迭代法
==============================================================================*/
int BasicGlobalThreshold(int*pg,int start,int end)
{ // 基本全局阈值法 int i,t,t1,t2,k1,k2;
double u,u1,u2;
t=;
u=;
for (i=start;i<end;i++)
{
t+=pg[i];
u+=i*pg[i];
}
k2=(int) (u/t); // 计算此范围灰度的平均值
do
{
k1=k2;
t1=;
u1=;
for (i=start;i<=k1;i++)
{ // 计算低灰度组的累加和
t1+=pg[i];
u1+=i*pg[i];
}
t2=t-t1;
u2=u-u1;
if (t1)
u1=u1/t1; // 计算低灰度组的平均值
else
u1=;
if (t2)
u2=u2/t2; // 计算高灰度组的平均值
else
u2=;
k2=(int) ((u1+u2)/); // 得到新的阈值估计值
}
while(k1!=k2); // 数据未稳定,继续
//cout<<"The Threshold of this Image in BasicGlobalThreshold is:"<<k1<<endl;
return(k1); // 返回阈值
}
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