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小编给大家分享一下Opencv如何提取连通区域轮廓,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
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在进行图像分割后,可能需要对感兴趣的目标区域进行提取,比较常用的方法是计算轮廓。
通过轮廓可以获得目标的一些信息:
(1)目标位置
(2)目标大小(即面积)
(3)目标形状(轮廓矩)
当然,轮廓不一定代表希望目标区域,阈值分割时可能造成一部分信息丢失,因此可以计算轮廓的质心坐标,再进行漫水填充。
程序中有寻找质心+填充,但效果不好,因此就不放填充后的图了。
实验结果:
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #includeusing namespace cv; using namespace std; vector > contours; //轮廓数组 vector centers; //轮廓质心坐标 vector >::iterator itr; //轮廓迭代器 vector ::iterator itrc; //质心坐标迭代器 vector > con; //当前轮廓 int main() { double area; double minarea = 100; double maxarea = 0; Moments mom; // 轮廓矩 Mat image,gray,edge,dst; namedWindow("origin"); namedWindow("connected_region"); image = imread("view.jpg"); cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY); blur(gray, edge, Size(3,3)); //模糊去噪 threshold(edge,edge,200,255,THRESH_BINARY); //二值化处理 /*寻找轮廓*/ findContours( edge, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE ); itr = contours.begin(); //使用迭代器去除噪声轮廓 while(itr!=contours.end()) { area = contourArea(*itr); if(area maxarea) { maxarea = area; } } dst = Mat::zeros(image.rows,image.cols,CV_8UC3); /*绘制连通区域轮廓,计算质心坐标*/ Point2d center; itr = contours.begin(); while(itr!=contours.end()) { area = contourArea(*itr); con.push_back(*itr); if(area==maxarea) drawContours(dst,con,-1,Scalar(0,0,255),2); //最大面积红色绘制 else drawContours(dst,con,-1,Scalar(255,0,0),2); //其它面积蓝色绘制 con.pop_back(); //计算质心 mom = moments(*itr); center.x = (int)(mom.m10/mom.m00); center.y = (int)(mom.m01/mom.m00); centers.push_back(center); itr++; } imshow("origin",image); imshow("connected_region",dst); waitKey(0); /*漫水填充连通区域*/ Point2d seed; int new_scalar = 0; int loDiff = 8, upDiff = 8; int connectivity = 4; itrc = centers.begin(); while(itrc!=centers.end()) { seed = *itrc; floodFill(image,seed,Scalar::all(new_scalar),NULL, Scalar::all(loDiff),Scalar::all(upDiff),connectivity); itrc++; } waitKey(0); return 0 ; }
以上是“Opencv如何提取连通区域轮廓”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道!