OpenCV 轮廓基本特征

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OpenCV 轮廓基本特征

2016-05-10 10:26 556人阅读 评论(0) 收藏 举报

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OpenCV（35） 

一、概述

我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢？一般来说，我们对轮廓常用的操作有识别和处理，另外相关的还有多种对轮廓的处理，如简化或拟合轮廓，匹配轮廓到模板，等等。

我们在轮廓处理中经常需要对轮廓变化一些特征进行概括，比如长度或者一些反映轮廓整体大小的度量。另外轮廓矩也是概括轮廓的特征的重要方法。

二、常见特征函数

1、多边形逼近

CvSeq* cvApproxPoly( const void* src_seq, int header_size, CvMemStorage* storage,
                                      int method, double parameter, int parameter2=0 );
src_seq

点集数组序列 
header_size 
    逼近曲线的头尺寸 
storage 
    逼近轮廓的容器。如果为 NULL， 则使用输入的序列 
method 
    逼近方法。目前仅支持 CV_POLY_APPROX_DP ， 对应 Douglas-Peucker 算法. 
parameter 
    方法相关参数。对 CV_POLY_APPROX_DP 它是指定的逼近精度 
parameter2 
    如果 src_seq 是序列，它表示要么逼近单个序列，要么在 src_seq 的同一个或低级层次上逼近所有序列 (参考 cvFindContours 中对轮廓继承结构的描述). 如果 src_seq 是点集的数组 (CvMat*) ， 参数指定曲线是闭合 (parameter2!=0) 还是非闭合 (parameter2=0).
        函数 cvApproxPoly 逼近一个或多个曲线，并返回逼近结果。对多个曲线的逼近，生成的树将与输入的具有同样的结构。(1:1 的对应关系). 当我们绘制一个多边形或者进行形状分析的时候，通常需要使用多边形逼近一个轮廓，使得顶点数目变少。

2、计算轮廓周长或曲线长度

double cvArcLength( const void* curve, CvSlice slice=CV_WHOLE_SEQ, int is_closed=-1 );
curve 
    曲线点集序列或数组 
slice 
   曲线的起始点，缺省是计算整个曲线的长度 
is_closed 
   表示曲线是否闭合，有三种情况： 
is_closed=0 - 假设曲线不闭合 
is_closed>0 - 假设曲线闭合 
is_closed<0 - 若曲线是序列，检查 ((CvSeq*)curve)->flags 中的标识 CV_SEQ_FLAG_CLOSED 来确定曲线是否闭合。否则 (曲线由点集的数组 (CvMat*) 表示) 假设曲线不闭合。
函数 cvArcLength 通过依次计算序列点之间的线段长度，并求和来得到曲线的长度。

3、计算整个轮廓或部分轮廓的面积

double cvContourArea( const CvArr* contour, CvSlice slice=CV_WHOLE_SEQ );

contour

轮廓 (边界点的序列或数组).

slice

感兴趣轮廓部分的起始点，缺省是计算整个轮廓的面积。

函数 cvContourArea 计算整个轮廓或部分轮廓的面积。 对后面的情况，面积表示轮廓部分和起始点连线构成的封闭部分的面积。如下图所示：

备注: 轮廓的方向影响面积的符号。因此函数也许会返回负的结果。应用函数 fabs() 得到面积的绝对值。

4、计算点集的最外面（up-right）矩形边界

CvRect cvBoundingRect( CvArr* points, int update=0 );
points 
    二维点集，点的序列或向量 (CvMat) 
update 
   更新标识。下面是轮廓类型和标识的一些可能组合: 
update=0, contour ~ CvContour*: 不计算矩形边界，但直接由轮廓头的 rect 域得到。
update=1, contour ~ CvContour*: 计算矩形边界，而且将结果写入到轮廓头的 rect 域中 header. 
update=0, contour ~ CvSeq* or CvMat*: 计算并返回边界矩形 
update=1, contour ~ CvSeq* or CvMat*: 产生运行错误 （runtime error is raised） 
函数 cvBoundingRect 返回二维点集的最外面 （up-right）矩形边界。

5、对给定的 2D 点集，寻找最小面积的包围矩形

CvBox2D cvMinAreaRect2( const CvArr* points, CvMemStorage* storage=NULL );

points

点序列或点集数组

storage

可选的临时存储仓

函数 cvMinAreaRect2 通过建立凸外形并且旋转外形以寻找给定 2D 点集的最小面积的包围矩形。这个长方形很有可能是倾斜的。

6、对给定的 2D 点集，寻找最小面积的包围圆形

int cvMinEnclosingCircle( const CvArr* points, CvPoint2D32f* center, float* radius );
points 
    点序列或点集数组 
center 
    输出参数：圆心 
radius 
    输出参数：半径 
    函数 cvMinEnclosingCircle 对给定的 2D 点集迭代寻找最小面积的包围圆形。如果产生的圆包含所有点，返回非零。否则返回零（算法失败）。

7、二维点集的椭圆拟合

CvBox2D cvFitEllipse2( const CvArr* points );
points 
     点集的序列或数组 
     函数 cvFitEllipse 对给定的一组二维点集作椭圆的最佳拟合(最小二乘意义上的)。返回的结构与 cvEllipse 中的意义类似，除了 size 表示椭圆轴的整个长度，而不是一半长度。

8、对两个给定矩形，寻找矩形边界

CvRect cvMaxRect( const CvRect* rect1, const CvRect* rect2 );

rect1

第一个矩形

rect2

第二个矩形

函数 cvMaxRect 寻找包含两个输入矩形的具有最小面积的矩形边界。

9、寻找盒子的顶点

void cvBoxPoints( CvBox2D box, CvPoint2D32f pt[4] );
box 盒子 
pt  顶点数组 
函数 cvBoxPoints 计算输入的二维盒子的顶点。

10、测试点是否在多边形中

double cvPointPolygonTest( const CvArr* contour, CvPoint2D32f pt, int measure_dist );

contour

输入轮廓.

pt

针对轮廓需要测试的点。

measure_dist

如果非0，函数将估算点到轮廓最近边的距离。

函数cvPointPolygonTest 决定测试点是否在轮廓内，轮廓外，还是轮廓的边上（或者共边的交点上），它的返回值是正负零，相对应的，当measure_dist=0时，返回值是1, -1,0, 同样当 measure_dist≠0 ，它是返回一个从点到最近的边的带符号距离。