机甲大师：矩形框选(23/4/23已更新)

2023/4/17：由于大创的关系，我把这个算法整合进新项目中，所以同时修复了代码中的一些问题，比如全局对象问题，当然挺多没改的（代码是大一写的，现在看看真的是屎。）

效果如图：

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本项目是一个基于Opencv与C++的项目，主要实现了装甲板灯条的识别，并用矩形动态框选

本项目是我RM视觉初学者时，结合队友的项目基础，一点点磨出来的，算是一个优化版本。

PS：这个版本矩形框不会跳动，很稳定，我优化了很久，但视频帧率有点低

整个项目我在初学时都标注了详尽的注释，可谓花了很多功夫。希望能帮到各位有需要的人吧。

个人额外提醒：注意项目中的 功能4：斜矩形框选 ，那个是优化的精髓。我研究了很久，可能是我当时Opencv基础较差的原因，可以让矩形框选保持稳定。

项目配置：

采用Opecv4以上版本：

#include <iostream>
#include<vector>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui_c.h>
#include<imgproc/imgproc.hpp>
#include<core/core.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
 
 
class rec_recognition
{
public:
    int match_num;
    vector<RotatedRect>rect_match;
    vector<Point3i>level_end;

    Mat src;
    Mat src_end, dst;
    Mat GrayImg;
    Mat BinBrightImg;
    Mat BinGrayImg;
    Mat final;
 
    double max(double first, double secend);
    double min(double first, double secend);
 
    void pre_treatment();
    void application();
    int match();

private:
    int index = 0, maxlevel = 0;
    RotatedRect rect, leftrect, rightrect;
    Rect rect_first;
    Point2f currentCenter;
    double area[2];
    double height = (leftrect.size.height + rightrect.size.height) / 2;
};

 
int main(){
    VideoCapture capture("/Users/nathanchen/Downloads/rec_recognition/rectangle.mp4"); //这里输入文件
    
    rec_recognition apply;
    
    while (1){
        
        capture >> apply.src;
 
        apply.pre_treatment();
 
        apply.match();
 
        if (apply.match_num == 1){ //如果match处匹配成功，那就返回1
            apply.application();
            //imshow("rec_recognition", apply.src_end);
            imshow("rec_recognition1", apply.src);
        }
 
        apply.rect_match.clear();

        apply.level_end.clear();
 
        waitKey(1000 / capture.get(CAP_PROP_FPS)); //每隔多少秒读下一帧
    }
    return 0;
}
 
void rec_recognition::pre_treatment(){
 
    //色彩通道处理
    std::vector<Mat> channels;// 把一个3通道图像转换成3个单通道图像
    split(src, channels);//分离色彩通道
 
    //只留蓝色(可以修改成其他颜色)——————————————————————————————————————修改颜色
    GrayImg = channels.at(0) - channels.at(2);
 
    //阈值处理
    threshold(GrayImg, BinBrightImg, 55, 255, THRESH_BINARY);
    threshold(GrayImg, BinGrayImg, 25, 255, THRESH_BINARY);
 
    //形态学操作（膨胀）
    Mat element_d = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(2, 2));//形态学操作
    dilate(BinBrightImg, BinBrightImg, element_d);//膨胀
 
    //与操作（？？？？？）
    BinBrightImg &= BinGrayIm