Opencv轮廓计数（学习）

最新推荐文章于 2024-11-14 21:14:06 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：人工智能 python c/c++

原文链接：http://www.cnblogs.com/herd/p/9780824.html

本文详细介绍了使用OpenCV进行图像处理的过程，包括读取图片、灰度转换、二值化、形态学操作、距离变换、阈值化二值分割、连通区域分析等步骤，并通过代码示例展示了具体实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;

Mat img1, img2, img3, img4, img5, img6, img_result, img_gray1, img_gray2, img_gray3, img_canny1, img_binary1, img_binary2, img_dist1, img_dist2, kernel_1, kernel_2, img_laplance, img_sharp;

char win1[] = "window1";
char win2[] = "window2";
char win3[] = "window3";
char win4[] = "window4";
char win5[] = "window5";
char win6[] = "window6";
char win7[] = "window7";

int thread_value = 10;
int max_value = 255;
RNG rng1(12345);
RNG rng2(1235);

double harris_min = 0;
double harris_max = 0;

int Demo_SURF();
void Demo_1(int, void*);
void Demo_2(int, void*);

int Demo_SURF()
{
　　namedWindow(win1, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
　　//namedWindow(win2, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
　　//namedWindow(win3, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

　　img1 = imread("D://images//71.png");
　　//img1 = imread("D://images//77.jpg");
　　if (img1.empty())
　　{
　　　　cout << "could not load image..." << endl;
　　　　return 0;
　　}
　　imshow(win1, img1);

　　//转灰度
　　cvtColor(img1, img_gray1, COLOR_BGR2GRAY);
　　//二值化
　　threshold(img_gray1, img_binary1, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_TRIANGLE);
　　imshow(win2,img_binary1);

　　//形态学操作
　　kernel_1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5), Point(-1, -1));
　　dilate(img_binary1, img_binary2, kernel_1, Point(-1, -1),1);
　　imshow(win3, img_binary2);

　　
　　//背景变换
　　bitwise_not(img_binary2,img_binary2);
　　//距离变换
　　distanceTransform(img_binary2, img2, CV_DIST_L2, 3);
　　//归一化（0-1）
　　normalize(img2, img2, 0, 1.0, NORM_MINMAX);
　　imshow(win4, img2);

　　//阈值化二值分割
　　threshold(img2, img2, 0.6, 1.0, THRESH_BINARY);
　　img2.convertTo(img3, CV_8U);
　　adaptiveThreshold(img3,img3,255,ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,THRESH_BINARY,87,0.0);
　　kernel_2 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5), Point(-1, -1));
　　dilate(img3, img3, kernel_2, Point(-1, -1), 4);
　　//normalize(img3, img3, 0, 255, NORM_MINMAX);
　　imshow(win5,img3);

　　//连通区域
　　vector<vector<Point>> vec_contours;
　　findContours(img3, vec_contours, CV_RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

　　img4 = Mat::zeros(img1.size(),CV_8UC3);

　　//绘制轮廓
　　for (size_t k=0;k<vec_contours.size();k++)
　　{
　　　　Scalar color_1 = Scalar(rng1.uniform(0,255),rng1.uniform(0,255),rng1.uniform(0,255));
　　　　drawContours(img4, vec_contours, static_cast<int>(k), color_1, 2, 8,Mat());
　　}
　　cout << "size:"<<vec_contours.size() << endl;
　　imshow(win6,img4);

　　return 0;
}

void Demo_1(int, void*)
{
　　
}

void Demo_2(int, void*)
{
　　
}

int main()
{
　　Demo_SURF();

　　waitKey(0);
　　return 0;
}