OpenCV如何实现绘制轮廓外接矩形
本篇内容介绍了“OpenCV如何实现绘制轮廓外接矩形”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
1.寻找轮廓
api
void cv::findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point()
各个参数详解如下：
Image表示输入图像，必须是二值图像，二值图像可以threshold输出、Canny输出、inRange输出、自适应阈值输出等。
Contours获取的轮廓，每个轮廓是一系列的点集合
Hierarchy轮廓的层次信息，每个轮廓有四个相关信息，分别是同层下一个、前一个、第一个子节点、父节点
mode 表示轮廓寻找时候的拓扑结构返回 -RETR_EXTERNAL表示只返回最外层轮廓 -RETR_TREE表示返回轮廓树结构
CV_RETR_EXTERNAL：只检测外轮廓。忽略轮廓内部的洞
CV_RETR_LIST：检测所有轮廓，但不建立继承(包含)关系
CV_RETR_TREE：检测所有轮廓，并且建立所有的继承(包含)关系。也就是说用CV_RETR_EXTERNAL和CV_RETR_LIST方法的时候hierarchy这个变量是没用的，因为前者没有包含关系，找到的都是外轮廓，后者仅仅是找到所哟的轮廓但并不把包含关系区分。用TREE这种检测方法的时候我们的hierarchy这个参数才是有意义的
CV_RETR_CCOMP：检测所有轮廓，但是仅仅建立两层包含关系。外轮廓放到顶层，外轮廓包含的第一层内轮廓放到底层，如果内轮廓还包含轮廓，那就把这些内轮廓放到顶层去。
Method表示轮廓点集合取得是基于什么算法，常见的是基于CHAIN_APPROX_SIMPLE链式编码方法
注意，如果图像底色是白色，则检测最外层的轮廓为图像边框
2.绘制轮廓外接矩形
绘制外接矩形包括两种：
绘制最大外接矩形
（Rect cv::boundingRect( InputArray points )）
其中，输入参数points为一系列点的集合（findContours中contours中的一个元素），对轮廓来说就是该轮廓的点集 返回结果是一个矩形，x, y, w, h
绘制最小外接矩形
RotatedRect cv::minAreaRect( InputArray points )
其中，输入参数points为一系列点的集合（findContours中contours中的一个元素） ，对轮廓来说就是该轮廓的点集 返回结果是一个旋转矩形，包含下面的信息： - 矩形中心位置 - 矩形的宽高 - 旋转角度。
3.代码
EdgeDetection.h
#pragma once
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
class EdgeDetection
{
cv::Mat m_img;
cv::Mat m_canny;
public:
EdgeDetection(cv::Mat iamge);
bool cannyProcess(unsigned int downThreshold,unsigned int upThreshold);
bool getContours();
~EdgeDetection();
};EdgeDetection.cpp
#include "EdgeDetection.h"
EdgeDetection::EdgeDetection(cv::Mat image)
{
m_img = image;
}
bool EdgeDetection::cannyProcess(unsigned int downThreshold, unsigned int upThreshold)
{
bool ret=true;
if (m_img.empty())
{
ret = false;
}
cv::Canny(m_img, m_canny, downThreshold, upThreshold);
cv::imshow("Canny", m_canny);
return ret;
}
bool EdgeDetection::getContours()
{
bool ret = true;
if (m_canny.empty())
{
ret = false;
}
cv::Mat k = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3), cv::Point(-1, -1));
cv::dilate(m_canny, m_canny, k);
imshow("dilate", m_canny);
// 轮廓发现与绘制
vector<vector<cv::Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(m_canny, contours, cv::RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
for (size_t i = 0; i < contours.size();++i)
{
// 最大外接轮廓
cv::Rect rect = cv::boundingRect(contours[i]);
cv::rectangle(m_img,rect,cv::Scalar(0,255,0),2,LINE_8);
// 最小外接轮廓
RotatedRect rrt = minAreaRect(contours[i]);
Point2f pts[4];
rrt.points(pts);
// 绘制旋转矩形与中心位置
for (int i = 0; i < 4; i++) {
line(m_img, pts[i % 4], pts[(i + 1) % 4], Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
}
Point2f cpt = rrt.center;
circle(m_img, cpt, 2, Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);
}
imshow("contours", m_img);
return ret;
}
EdgeDetection::~EdgeDetection()
{
}main.cpp
#include"EdgeDetection.h"
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char* argv[])
{
Mat src = imread("rect.jpg");
if (src.empty())
{
cout << "image is empty" << endl;
return -1;
}
imshow("input", src);
EdgeDetection ed(src);
ed.cannyProcess(80,160);
ed.getContours();
waitKey(0);
return 0;
}“OpenCV如何实现绘制轮廓外接矩形”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注蜗牛博客网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：niceseo99@gmail.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
评论