重庆分公司,新征程启航

为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务

opencv3.0识别并提取图形中的矩形的方法是什么

这篇文章将为大家详细讲解有关opencv3.0识别并提取图形中的矩形的方法是什么,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

按需求定制制作可以根据自己的需求进行定制,做网站、网站建设构思过程中功能建设理应排到主要部位公司做网站、网站建设的运用实际效果公司网站制作网站建立与制做的实际意义

利用opencv来识别图片中的矩形。

其中遇到的问题主要是识别轮廓时矩形内部的形状导致轮廓不闭合。

1. 对输入灰度图片进行高斯滤波2. 做灰度直方图,提取阈值,做二值化处理3. 提取图片轮廓4. 识别图片中的矩形5. 提取图片中的矩形

1.对输入灰度图片进行高斯滤波

cv::Mat src = cv::imread("F:\\t13.bmp",CV_BGR2GRAY);  cv::Mat hsv;  GaussianBlur(src,hsv,cv::Size(5,5),0,0);

2.做灰度直方图,提取阈值,做二值化处理

由于给定图片,背景是黑色,矩形背景色为灰色,矩形中有些其他形状为白色,可以参考为:提取轮廓时,矩形外部轮廓并未闭合。因此,我们需要对整幅图做灰度直方图,找到阈值,进行二值化

处理。即令像素值(黑色)小于阈值的,设置为0(纯黑色);令像素值(灰色和白色)大于阈值的,设

置为255(白色)

// Quantize the gray scale to 30 levels int gbins = 16; int histSize[] = {gbins};   

// gray scale varies from 0 to 256 float granges[] = {0,256}; 

const float* ranges[] = { granges }; cv::MatND hist; 

// we compute the histogram from the 0-th and 1-st channels int channels[] = {0};  

//calculate hist calcHist( &hsv, 1, channels, cv::Mat(), 

// do not use mask       hist, 1, histSize, ranges,       true, 

// the histogram is uniform       false ); 

//find the max value of hist double maxVal=0; 

minMaxLoc(hist, 0, &maxVal, 0, 0);  int scale = 20; 

cv:Mat histImg; 

histImg.create(500,gbins*scale,CV_8UC3);  

//show gray scale of hist image for(int g=0;g

float binVal = hist.at(g,0);   

int intensity = cvRound(binVal*255);   

rectangle( histImg, cv::Point(g*scale,0),             

cv::Point((g+1)*scale - 1,binVal/maxVal*400),             CV_RGB(0,0,0),             CV_FILLED ); } cv::imshow("histImg",histImg);  

//threshold processing cv::Mat hsvRe; 

threshold( hsv, hsvRe, 64, 255,cv::THRESH_BINARY);

3.提取图片轮廓

为了识别图片中的矩形,在识别之前还需要提取图片的轮廓。在经过滤波、二值化处理后,轮廓提取后的效果比未提取前的效果要好很多。

4.识别矩形

识别矩形的条件为:图片中识别的轮廓是一个凸边形、有四个顶角、所有顶角的角度都为90度。

vector approx;  for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {   

approxPolyDP(Mat(contours[i]), approx,           arcLength(Mat(contours[i]), true)*0.02, true);    

if (approx.size() == 4 &&     fabs(contourArea(Mat(approx))) > 1000 &&     isContourConvex(Mat(approx)))   {     double maxCosine = 0;      

for( int j = 2; j < 5; j++ )     {       double cosine = fabs(angle(approx[j%4], approx[j-2], approx[j-1]));       

maxCosine = MAX(maxCosine, cosine);     }     

 if( maxCosine < 0.3 )       squares.push_back(approx);

   } }

关于opencv3.0识别并提取图形中的矩形的方法是什么就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


网页标题:opencv3.0识别并提取图形中的矩形的方法是什么
当前链接:http://cqcxhl.com/article/jjgpjo.html

其他资讯

在线咨询
服务热线
服务热线:028-86922220
TOP