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 namespace cv;
using namespace std;
RNG rng(12345); void fit_circle_demo(Mat &image); int main(int argc, char** argv)
{
//Mat src = imread("f:/images/qq/jihe.png");
Mat src = imread("f:/images/qq/stuff.png");
if (src.empty())
{
printf("Could not find the image!\n");
return -1;
} namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input", src); // 做一个高斯模糊,消除一些细微的东西
GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0); Mat gray, binary;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
imshow("gray", gray); // 二值化
threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
imshow("binary", binary); vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
//findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
// 只绘制最外层的轮廓
findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point()); fit_circle_demo(src);
src = imread("f:/images/qq/stuff.png"); //多边形逼近演示
for (size_t t = 0; t < contours.size(); t++) {
Moments mm = moments(contours[t]);
// 计算每个轮廓的中心位置
double cx = mm.m10 / mm.m00;
double cy = mm.m01 / mm.m00;
circle(src, Point(cx, cy), 3, Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0); double area = contourArea(contours[t]);
double clen = arcLength(contours[t], true); Mat result;
approxPolyDP(contours[t], result, 4, true);
printf("corners: %d, colums: %d, contour area: %.2f, contour length: %.2f\n", result.rows, result.cols, area, clen);
if (result.rows == 6) {
putText(src, "poly", Point(cx, cy-10), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, Scalar(0, 255, 0), 1, 8);
}
if (result.rows == 4) {
putText(src, "rectangle", Point(cx, cy - 10), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, Scalar(0, 255, 0), 1, 8);
}
if (result.rows == 3) {
putText(src, "trangle", Point(cx, cy - 10), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, Scalar(0, 255, 0), 1, 8);
}
if (result.rows > 10) {
putText(src, "circle", Point(cx, cy - 10), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, Scalar(0, 255, 0), 1, 8);
}
} imshow("result", src); waitKey(0);
destroyAllWindows(); return 0;
} void fit_circle_demo(Mat& image) {
Mat gray, binary;
cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 二值化
threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
imshow("binary", binary); vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
//findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
// 只绘制最外层的轮廓
findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point()); //拟合圆或者椭圆
for (size_t t = 0; t < contours.size(); t++) {
//drawContours(image, contours, t, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
RotatedRect rrt = fitEllipse(contours[t]);
float w = rrt.size.width;
float h = rrt.size.height;
Point center = rrt.center;
circle(image, center, 3, Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);
ellipse(image, rrt, Scalar(0, 255, 0), 2, 8);
}
imshow("fit demo", image);
}

opencv:轮廓逼近与拟合的更多相关文章

  1. OpenCV 轮廓基本特征

     http://blog.csdn.net/tiemaxiaosu/article/details/51360499 OpenCV 轮廓基本特征 2016-05-10 10:26 556人阅读 评论( ...

  2. opencv——轮廓发现与轮廓(二值图像)分析

    引言 二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析,其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备,经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息. 这里顺带提下边缘检测,和轮廓提取的区别: 边缘检测 ...

  3. OpenCV轮廓vectorvector

    OpenCV轮廓vectorvector,vector,vector,vector https://blog.csdn.net/Ahuuua/article/details/80593388   轮廓 ...

  4. OpenCV —— 轮廓

    把检测出的边缘像素组装成轮廓  ——  cvFindContours OpenCV 使用内存存储器来统一管理各种动态对象的内存.内存存储器在底层被实现为一个有许多相同大小的内存块组成的双向链表 内存储 ...

  5. opencv轮廓处理函数详细

    ApproxChains 用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage, int me ...

  6. 【转载】openCV轮廓操作

    声明:非原创,转载自互联网,有问题联系博主 1.轮廓的提取 从图片中将目标提取出来,常常用到的是提取目标的轮廓. OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours(), 它的输入图像是一幅二 ...

  7. OpenCV 轮廓检测

    使用OpenCV可以对图像的轮廓进行检测.这是之前用过的代码,挺简单的,回顾一下.主要要进行以下2步操作: 1.cvThreshold():对图像进行二值化处理 2.cvFindContours(): ...

  8. OpenCV轮廓检测,计算物体旋转角度

    效果还是有点问题的,希望大家共同探讨一下 // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入 ...

  9. Opencv轮廓计数(学习)

    #include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp> ...

随机推荐

  1. 如何处理pom文件中没有找到HUB检查到高危漏洞的依赖包

    最近使用HUB工具检查到maven工程中存在高危险漏洞,虽然定位到具体的引用包了,但是在pom文件中却没有发现该依赖包.此时,我们就需要用到这条命令mvn dependency:tree,该命令会将m ...

  2. 51Nod 1068 Bash游戏 V3 (这规律不好找)

    有一堆石子共有N个.A B两个人轮流拿,A先拿.每次拿的数量只能是2的正整数次幂,比如(1,2,4,8,16....),拿到最后1颗石子的人获胜.假设A B都非常聪明,拿石子的过程中不会出现失误.给出 ...

  3. 安装sublime简易笔记

    1.安装编码工具sublime text3(下载地址,软件管家网盘) 2.安装完成后,下载sublime text3中与python相关的插件:package control 进入package co ...

  4. 《NVM-Express-1_4-2019.06.10-Ratified》学习笔记(5.21.1.10-加-6.4)Atomic_Operations

    5.21.1.10 Write Atomicity Normal 这个特性控制AWUN和NAWUN参数的操作.设置的属性值在set Feature命令的Dword 11中表明. 如果提交Get Fea ...

  5. .net Core 配置Centos守护进程Supervisor

    声明: 博客引用来源:https://blog.csdn.net/qq_37997978/article/details/83311177建议看原版,更为详细 介绍: Supervisor( http ...

  6. python爬取连续一字板股票及当时日期数据【原创分享】

    本篇为个人测试记录,记录爬取连续一字板的股票及当时日期. import tushare as ts import pandas as pd import time # 筛选一字板的策略 def gp_ ...

  7. Redis Desktop Manager 连接不上redis的问题

    1.需要启动redis,进入后测试,ping,回应pong,说明redis可用 启动redis的代码: redis-server /myredis/redis.conf redis-cli 如果还是连 ...

  8. Cleaning Data in R

    目录 R 中清洗数据 常见三种查看数据的函数 Exploring raw data 使用dplyr包里面的glimpse函数查看数据结构 \(提取指定元素 ```{r} # Histogram of ...

  9. 题解【洛谷P5958】[POI2017]Sabotaż

    题面 考虑树形 \(\text{DP}\). 设 \(dp_i\) 为使 \(i\) 变成叛徒的最大值,同时 \(dp_i\) 也是使 \(i\) 不变成叛徒的最小值. 然后考虑如何转移状态. 如果 ...

  10. MyEclipse设置不编译js部分

    https://jingyan.baidu.com/album/ca41422fe094251eae99ede7.html?picindex=1 步骤: 1)选中当前工程,右键单击properties ...