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OpenCV为轮廓创建边界框和圆

目标

在本教程中,您将学习如何:

Code

本教程代码如下所示。您也可以从这里下载


#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat src; Mat src_gray;
int thresh = 100;
int max_thresh = 255;
RNG rng(12345);
void thresh_callback(int, void* );
int main( int, char** argv )
{
  src = imread( argv[1], IMREAD_COLOR );
  cvtColor( src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY );
  blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) );
  const char* source_window = "Source";
  namedWindow( source_window, WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( source_window, src );
  createTrackbar( " Threshold:", "Source", &thresh, max_thresh, thresh_callback );
  thresh_callback( 0, 0 );
  waitKey(0);
  return(0);
}
void thresh_callback(int, void* )
{
  Mat threshold_output;
  vector<vector<Point> > contours;
  vector<Vec4i> hierarchy;
  threshold( src_gray, threshold_output, thresh, 255, THRESH_BINARY );
  findContours( threshold_output, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );
  vector<vector<Point> > contours_poly( contours.size() );
  vector<Rect> boundRect( contours.size() );
  vector<Point2f>center( contours.size() );
  vector<float>radius( contours.size() );
  for( size_t i = 0; i < contours.size(); i++ )
  {
    approxPolyDP( Mat(contours[i]), contours_poly[i], 3, true );
    boundRect[i] = boundingRect( Mat(contours_poly[i]) );
    minEnclosingCircle( contours_poly[i], center[i], radius[i] );
  }
  Mat drawing = Mat::zeros( threshold_output.size(), CV_8UC3 );
  for( size_t i = 0; i< contours.size(); i++ )
  {
    Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255) );
    drawContours( drawing, contours_poly, (int)i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point() );
    rectangle( drawing, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), color, 2, 8, 0 );
    circle( drawing, center[i], (int)radius[i], color, 2, 8, 0 );
  }
  namedWindow( "Contours", WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "Contours", drawing );
}

说明

主要功能相当简单,如下所述:

  1. 打开图像,将其转换为灰度,并将其模糊以摆脱噪点。
      src = imread( argv[1], IMREAD_COLOR );
      cvtColor( src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY );
      blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) );
  2. 创建一个标题为“Source”的窗口,并在其中显示源文件。 
      const char* source_window = "Source";
      namedWindow( source_window, WINDOW_AUTOSIZE );
      imshow( source_window, src );
  3. 在source_window上创建一个跟踪栏,并为其分配一个回调函数。一般来说,回调函数用于对某种信号做出反应,在我们的例子中它是跟踪栏的状态变化。 
      createTrackbar( " Threshold:", "Source", &thresh, max_thresh, thresh_callback );
    
  4. 显式的一次性电话thresh_callback是必要的同时显示“轮廓”窗口与“源”窗口。
      thresh_callback( 0, 0 );
    
  5. 等待用户关闭窗口。
      waitKey(0);
    

回调函数thresh_callback执行所有有趣的工作。

  • 写入threshold_output灰度图片的阈值(您可以在这里查看阈值)。
  threshold(src_gray,threshold_output,thresh,255,THRESH_BINARY);

  • 找到轮廓并将其保存到向量contourhierarchy

  findContours(threshold_output,contour,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));

  • 对于每个找到的轮廓,我们现在将逼近逼近具有精度±3的多边形,并表示曲线必须关闭。

之后,我们为每个多边形找到一个边界,并将其保存boundRect。

最后,我们发现每一个多边形的最小封闭圈,并保存到center和radius载体

  for( size_t i = 0; i < contours.size(); i++ )
  {
    approxPolyDP( Mat(contours[i]), contours_poly[i], 3, true );
    boundRect[i] = boundingRect( Mat(contours_poly[i]) );
    minEnclosingCircle( contours_poly[i], center[i], radius[i] );
  }

我们发现了我们需要的一切,我们所要做的就是绘制。

  • 创建新的无符号8位字符的Mat,填充零。它将包含我们要制作的所有图纸(直角和圆圈)。

  Mat drawing = Mat::zeros( threshold_output.size(), CV_8UC3 );
  • 对于每个轮廓:选择随机颜色,绘制轮廓,边界矩形和最小包围圆,
  for( size_t i = 0; i< contours.size(); i++ )
  {
    Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255) );
    drawContours( drawing, contours_poly, (int)i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point() );
    rectangle( drawing, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), color, 2, 8, 0 );
    circle( drawing, center[i], (int)radius[i], color, 2, 8, 0 );
  }

  • 显示结果:创建一个新窗口“轮廓”,并显示我们添加到图纸上的所有内容。

  namedWindow( "Contours", WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "Contours", drawing );

结果

这里是:

OpenCV为轮廓创建边界框和圆

OpenCV为轮廓创建边界框和圆

Convex Hull
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