opencv学习-imgprocess-计算轮廓的边界旋转box和椭圆

本文介绍了一种使用OpenCV进行图像处理的方法,包括灰度转换、模糊处理、阈值分割等基本操作,并通过轮廓检测找到图像中的不同形状,进而利用minAreaRect计算最小的倾斜矩形,使用fitEllipse计算椭圆。

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minAreaRect计算最小的倾斜矩形;

fitEllipse计算椭圆。

代码如下

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat src; Mat src_gray;
int thresh = 100;
int max_thresh = 255;
RNG rng(12345);
/// Function header
void thresh_callback(int, void* );
/** @function main */
int main( int argc, char** argv )
{
/// Load source image and convert it to gray
src = imread( argv[1], 1 );
/// Convert image to gray and blur it
cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );
blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) );
/// Create Window
char* source_window = "Source";
namedWindow( source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
imshow( source_window, src );
createTrackbar( " Threshold:", "Source", &thresh, max_thresh, thresh_callback );
thresh_callback( 0, 0 );
waitKey(0);
return(0);
}
/** @function thresh_callback */
void thresh_callback(int, void* )
{
Mat threshold_output;
vector<vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
/// Detect edges using Threshold
threshold( src_gray, threshold_output, thresh, 255, THRESH_BINARY );
/// Find contours
findContours( threshold_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );
/// Find the rotated rectangles and ellipses for each contour
vector<RotatedRect> minRect( contours.size() );
vector<RotatedRect> minEllipse( contours.size() );
for( int i = 0; i < contours.size(); i++ )
{ minRect[i] = minAreaRect( Mat(contours[i]) );
if( contours[i].size() > 5 )
{ minEllipse[i] = fitEllipse( Mat(contours[i]) ); }
}
/// Draw contours + rotated rects + ellipses
Mat drawing = Mat::zeros( threshold_output.size(), CV_8UC3 );
for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
{
Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255) );
// contour
drawContours( drawing, contours, i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point() );
// ellipse
ellipse( drawing, minEllipse[i], color, 2, 8 );
// rotated rectangle
Point2f rect_points[4]; minRect[i].points( rect_points );
for( int j = 0; j < 4; j++ )
line( drawing, rect_points[j], rect_points[(j+1)%4], color, 1, 8 );
}
/// Show in a window
namedWindow( "Contours", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
imshow( "Contours", drawing );
}


<think>好的,用户的问题是关于如何在C++的VS2019环境中计算带有旋转角度的椭圆的外接矩形。我需要结合提供的引用资料来解答这个问题。 首先,用户提到了OpenCV的相关引用,比如minAreaRectboundingRect。这些函数通常用于轮廓处理,找到最小外接矩形。但用户的问题是关于旋转椭圆的外接矩形,可能需要数学计算而非图像处理。 引用4提到了斜椭圆的外接正矩形计算方法,通过圆锥曲线系数转换来计算。这可能涉及到椭圆的一般方程,然后求解其极值点来得到外接矩形的边界旋转椭圆可以通过标准椭圆方程加上旋转角度来推导。 所以,我需要先确定椭圆的标准方程,考虑旋转后的参数,然后找到椭圆旋转后的坐标系中的极值点。根据这些极值点,可以计算出外接矩形的宽高位置。 步骤可能是这样的: 1. 将椭圆参数转换为一般二次曲线方程。 2. 利用旋转角度后的方程,找到xy的最大最小值。 3. 根据极值确定矩形的四个顶点。 4. 在C++中实现这些数学计算,可能需要用到三角函数极值求解。 需要注意的是,OpenCV的RotatedRect可能不直接适用于任意旋转椭圆,因为它是基于轮廓的最小矩形,而用户可能需要的是数学上的精确外接矩形。因此,可能需要手动计算,而不是依赖OpenCV的现有函数。 接下来,我需要验证这些步骤是否正确,并确保引用的资料是否支持这种方法。引用4提到转换后计算椭圆的最小包围正矩形,这可能涉及求导找到极值点,或者在参数方程中利用角度参数找到极值。 最后,整理这些步骤,给出代码示例,并确保在VS2019中可以编译运行。可能还需要考虑椭圆的中心、长轴、短轴旋转角度的输入参数,然后输出外接矩形的顶点或尺寸。</think>在C++中计算旋转椭圆的外接矩形,可以通过解析几何方法结合OpenCV库实现。以下是具体实现步骤: 1. **椭圆参数分析** 标准椭圆方程为: $$\frac{(x\cos\theta + y\sin\theta)^2}{a^2} + \frac{(-x\sin\theta + y\cos\theta)^2}{b^2} = 1$$ 其中$a$为长轴,$b$为短轴,$\theta$为旋转角度。 2. **极值点计算** 通过求导可得椭圆旋转坐标系下的极值点坐标为: $$x_{ext} = \pm \sqrt{a^2\cos^2\theta + b^2\sin^2\theta}$$ $$y_{ext} = \pm \sqrt{a^2\sin^2\theta + b^2\cos^2\theta}$$[^4] 3. **OpenCV实现代码** ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> cv::RotatedRect calculateEllipseBoundingBox(float centerX, float centerY, float majorAxis, float minorAxis, float angleDegrees) { // 将角度转换为弧度 float theta = angleDegrees * CV_PI / 180.0f; // 计算极值点坐标 float xExt = sqrt(pow(majorAxis*cos(theta),2) + pow(minorAxis*sin(theta),2)); float yExt = sqrt(pow(majorAxis*sin(theta),2) + pow(minorAxis*cos(theta),2)); // 构建旋转矩形 return cv::RotatedRect( cv::Point2f(centerX, centerY), cv::Size2f(2*xExt, 2*yExt), angleDegrees ); } ``` 4. **验证与可视化** ```cpp int main() { // 创建400x400画布 cv::Mat canvas(400, 400, CV_8UC3, cv::Scalar(255,255,255)); // 椭圆参数 cv::Point center(200, 200); cv::Size axes(80, 40); float angle = 30; // 旋转角度 // 绘制椭圆 cv::ellipse(canvas, center, axes, angle, 0, 360, cv::Scalar(0,0,255), 2); // 计算外接矩形 cv::RotatedRect boundingBox = calculateEllipseBoundingBox( center.x, center.y, axes.width, axes.height, angle ); // 绘制外接矩形 cv::Point2f vertices[4]; boundingBox.points(vertices); for(int i=0; i<4; i++) cv::line(canvas, vertices[i], vertices[(i+1)%4], cv::Scalar(0,255,0), 2); cv::imshow("Result", canvas); cv::waitKey(0); return 0; } ```
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