opencv之轮廓特征属性及应用

最新推荐文章于 2023-05-15 16:59:08 发布

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分类专栏： opencv 文章标签： opencv

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本文介绍了在计算机视觉中使用特定形状的轮廓包围技术，包括轮廓外接矩形、最小外接矩形、最小包围圆形等，并提供了详细的代码示例。通过这些技术，可以有效地对检测到的轮廓进行进一步分析。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用特定形状的轮廓包围
在实际应用中，经常会有将检测到的轮廓用多边形表示出来的应用，提取包围轮廓的多边形也方便我们做进一步分析，轮廓包围主要有几种
1.轮廓外接矩形
2.轮廓最小外接矩形（旋转）
3.轮廓最小包围圆形
4轮廓拟合椭圆
5.轮廓毕竟多边形曲线

轮廓外接矩形–boudingRect()
Rect boundingRect(InputArray points);
points:输入的二维点集，可以填Mat类型或std::vector
返回值：Rect类矩形对象
ex1:

vector<Rect>boundRect(contours.size());//定义外接矩形集合
int x0=0,y0=0,w0=0,h0=0;
for(int i=0;i<contours.size();i++)
{
 drawContours(dstImg,ccontours,i,Scalar(0,0,255),2,8);
 boundRect[i]=boundingRect(Mat(contours[i]));
 x0=boundRect[i].x;
 y0=boundRect[i].y;
 w0=boundRect[i].width;
 h0=boundRect[i].height;
 rectangle(dstImg,Point(x0,y0),Point(x0+w0,yo+h0),Scalar(0,255,0),2,8);

}

void main()
{ //外接矩形的查找绘制
  Mat srcImg=imread("12.jpg");
  Mat dstImg=srcIMg.clone();原图备份 
  cvtColor(srcImg,srcIMg,CV_BGR2GRAY);//转为灰度图 
  threshold(srcImg，srcIMg,100,255,CV_THRESH_BINARY);//二值化
  vector<vector<Point>>contours;
  vector<Vec4i>hierarcy;
  findContours(srcImg,contours,hierarcy,CV_EXTERNAL,CV_APPROX_NONE);//查找轮廓
vector<Rect>boundRect(contours.size());//定义外接矩形集合
//drawContours(dstImg,contours,-1,Scalar(0,0,255),2,8);//绘制轮廓
int x0=0;y0=0,w0=0,h0=0;
for(int i=0;i<contours.size();i++)
{
  boundingRect[i]=boundingRect((Mat)contours[i]);//查找每个轮廓的外接矩形
 drawContours(dstImg,contours,i,Scalar(0,0,255),2,8);//绘制轮廓
 x0=boundRect[i].x;//外接矩形左上角的x坐标
 y0=boundRect[i].y;//外接矩形左上角的y坐标
 w0=boundRect[i].width;//获取第i个外接矩形的高度
 h0=bounfRect[i].height;//获取第i个外接矩形的高度
 rectangle(dstImg,Point(x0,y0),Point(x0+w0,y0+h0),Scalar(0,255,0),2,8);//绘制第i个外接矩形

}
 imshow("boundRect",dstImg); 
 waitKey(0);
}

//分割硬币，，筛选的方法
长宽小于某个值就不显示
判断
if(w0>30&&h0>30)比如
有连通域才会标记外接矩形
可以做一个膨胀运算
或者利用ROI

车牌检测  简单字符车牌的分割
//首先在有车牌的图上先定位车牌
//字符的提取和分割
车牌不能找外轮廓  
把字符设定在一个范围内
小于1/7  大于1/3 先设定一个阈值
if(w0>srcImg.cols/12&&w0<srcImg.cols/7&&h0>srcImg.rows/6&&w0<srcImg.rows*5/6)
大小范围不一样
根据车牌比例对应的大小 如上加范围
不是连通域不好分 字符
先滤波
char pic_name[10];
sprintf(pic_name,"%d.bmp",i);
Mat ROI=dstImg(Rect(x0,y0,w0,h0));
imwrite();