树莓派系列四：openCV之计算目标的偏移角度

最新推荐文章于 2025-02-07 05:00:00 发布

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分类专栏：树莓派 openCV 文章标签：嵌入式 opencv c++

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_46341772/article/details/107372186

本文介绍在树莓派上利用OpenCV检测图像中的圆形，裁剪后进行二值化处理，通过寻找最大目标块计算其与圆心的偏移角度。涉及知识点包括图像二值化、连通域分析。最后展示了部分关键代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言

上一篇为文中和大家分享如何检测图像中的圆，本篇继续和大家分享项目中的其他内容，项目的目标是坚持检测物体中的一个晶体，并计算它的偏移角度。
在这里插入图片描述

思路

检测图像中的圆形，并把圆形的区域裁剪下来，这样就可以排除一些干扰，这一步前面一篇文章已经分享。
对裁剪得到的图进行二值化处理。
寻找最大的目标块，找到目标块的中心点，根据该点和圆心的点计算角度。

知识点

二值化
图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。OpenCV中提供了函数cv::threshold();
函数原型：

  double cv::threshold(InputArray src,
                       OutputArray dst,
                       double thresh,
                       double maxval,
                       int type)

参数说明
src：源图像，可以为8位的灰度图，也可以为32位的彩色图像。（两者由区别）
dst：输出图像
thresh：阈值
maxval：dst图像中最大值
type：阈值类型，可以具体类型如下：
在这里插入图片描述

生成关系如下表：
在这里插入图片描述

连通域分析
函数原型：

int  cv::connectedComponents (
    cv::InputArrayn image,                // //8位单通道二值图像 (binary)
    cv::OutputArray labels,               // output label map //和原图一样大的标记图
    int             connectivity = 8,     // 4- or 8-connected components
    int             ltype        = CV_32S // Output label type (CV_32S or CV_16U)
    );

int  cv::connectedComponentsWithStats (
    cv::InputArrayn image,                // input 8-bit single-channel (binary)
    cv::OutputArray labels,               // output label map
    cv::OutputArray stats,                // Nx5 matrix (CV_32S) of statistics:
                                          // [x0, y0, width0, height0, area0;//nccomps×5的矩阵 表示每个连通区域的外接矩形和面积（pixel）
                                          //  ... ; x(N-1), y(N-1), width(N-1), height(N-1), area(N-1)]
    cv::OutputArray centroids,          //nccomps×2的矩阵 表示每个连通区域的质心（pixel）Nx2 CV_64F matrix of centroids: [ cx0, cy0; ... ; cx(N-1), cy(N-1)]
    int             connectivity = 8,     // 4- or 8-connected