Shapes Detection

2021-10-10 11:02:32 阅读：200 来源： 互联网

标签：Detection img boundRect Shapes contours 图像轮廓 objectType

这次主要进行形状检测代码学习，利用opencv内置函数编写代码，检测出不同的形状。

详见代码：

#include<opencv2/imgcodecs.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;//声明使用opencv命名空间
using namespace std;//声明使用标准库命名空间
//创建函数获取轮廓
void getContours(Mat imgDia, Mat img) {

   vector<vector<Point>> contours;//定义轮廓矢量
   vector<Vec4i>hierarchy;//定义层次向量

   //第一个参数是要输入的图像，第二参数是输出轮廓，第三个参数层次结构，
   findContours(imgDia, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
   //drawContours(img, contours, -1, Scalar(255, 0, 255), 2);//画紫色轮廓

   for (int i = 0; i < contours.size(); i++)//i<轮廓次数
   {
       int area = contourArea(contours[i]);//获取轮廓面积
       cout << area << endl;//输出轮廓面积

       vector<vector<Point>>conPoly(contours.size());
       vector<Rect>boundRect(contours.size());
       string objectType;
       if (area > 1000)//过滤噪声，这里添加过滤面积条件
       {
           float peri = arcLength(contours[i], true);//获取闭合轮廓长
           //估计轮廓点的个数，但是规则就是以轮廓周长*0.02，获取轮廓角的个数
           approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02*peri, true);
           cout<<conPoly[i].size()<<endl;//输出轮廓所含有角的个数
           boundRect[i]=boundingRect(conPoly[i]);//边界矩形

           int objCor = (int)conPoly[i].size();//获取轮廓角的个数，并且整型化

           if (objCor == 3){objectType = "Tri";}//三个角为三角形
           if (objCor == 4)
           {
               float aspRatio = (float)boundRect[i].width / (float)boundRect[i].height;
               cout << aspRatio << endl;
               if (aspRatio > 0.95&&aspRatio < 1.05) { objectType = "Square"; }//四个角长和宽相等为正方形
               else { objectType = "Rect"; }//长和宽不相等为矩形
           }
               if (objCor > 4) { objectType = "Circle"; }//角的个数大于4为圆形

               drawContours(img, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 2);//画出轮廓
               rectangle(img, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);
               putText(img, objectType, { boundRect[i].x,boundRect[i].y - 5 }, FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, Scalar(0, 69, 255), 1);

       }
   }

}

/// importing images
void main()
{

   //设置一个路径接受图像
   string path = "D:/opencv_study/Resources/shapes.png";//等号右侧为图像路径
   Mat img = imread(path);// 创建矩阵接收图像
   // Preprocessing
   Mat imgGray, imgBlur, imgCanny, imgDia, imgErode;//对所用到的图像矩阵进行矩阵声明
   //对图像进行边缘提取，首先要对图像进行灰度化，然后高斯模糊，再进行边缘检测
   cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);//对图像进行灰度化
   GaussianBlur(imgGray, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);//对图像进行高斯模糊
   Canny(imgBlur, imgCanny, 50, 75);//对图像进行canny边缘检测
   Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
   dilate(imgCanny, imgDia, kernel);//粗化边缘线

getContours(imgDia,img);

   imshow("Image", img);//imshow显示图像
   /*imshow("Image Gray", imgGray);
   imshow("Image Blur", imgBlur);
   imshow("Image Canny", imgCanny);
   imshow("Image Dil", imgDia);*/

   //waitkey(0)：参数0表示阻塞，程序运行到这即停止
   //Waitkey(1)：参数1停顿1毫秒，然后继续向下执行
       waitKey(0);

}

标签：Detection,img,boundRect,Shapes,contours,图像,轮廓,objectType
来源： https://blog.csdn.net/qq_60678226/article/details/120683729

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