您好,登錄后才能下訂單哦!
這篇文章主要講解了opencv如何實(shí)現(xiàn)矩形檢測(cè),內(nèi)容清晰明了,對(duì)此有興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下,相信大家閱讀完之后會(huì)有幫助。
#include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> #include <math.h> #include <string.h> ////////////////////////////////////////////////////////////////// //函數(shù)功能:用向量來(lái)做COSα=兩向量之積/兩向量模的乘積求兩條線段夾角 //輸入: 線段3個(gè)點(diǎn)坐標(biāo)pt1,pt2,pt0,最后一個(gè)參數(shù)為公共點(diǎn) //輸出: 線段夾角,單位為角度 ////////////////////////////////////////////////////////////////// double angle( CvPoint* pt1, CvPoint* pt2, CvPoint* pt0 ) { double dx1 = pt1->x - pt0->x; double dy1 = pt1->y - pt0->y; double dx2 = pt2->x - pt0->x; double dy2 = pt2->y - pt0->y; double angle_line = (dx1*dx2 + dy1*dy2)/sqrt((dx1*dx1 + dy1*dy1)*(dx2*dx2 + dy2*dy2) + 1e-10);//余弦值 return acos(angle_line)*180/3.141592653; } ////////////////////////////////////////////////////////////////// //函數(shù)功能:采用多邊形檢測(cè),通過(guò)約束條件尋找矩形 //輸入: img 原圖像 // storage 存儲(chǔ) // minarea,maxarea 檢測(cè)矩形的最小/最大面積 // minangle,maxangle 檢測(cè)矩形邊夾角范圍,單位為角度 //輸出: 矩形序列 ////////////////////////////////////////////////////////////////// CvSeq* findSquares4( IplImage* img, CvMemStorage* storage ,int minarea, int maxarea, int minangle, int maxangle) { CvSeq* contours;//邊緣 int N = 6; //閾值分級(jí) CvSize sz = cvSize( img->width & -2, img->height & -2 ); IplImage* timg = cvCloneImage( img );//拷貝一次img IplImage* gray = cvCreateImage( sz, 8, 1 ); //img灰度圖 IplImage* pyr = cvCreateImage( cvSize(sz.width/2, sz.height/2), 8, 3 ); //金字塔濾波3通道圖像中間變量 IplImage* tgray = cvCreateImage( sz, 8, 1 ); ; CvSeq* result; double s, t; CvSeq* squares = cvCreateSeq( 0, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint), storage ); cvSetImageROI( timg, cvRect( 0, 0, sz.width, sz.height )); //金字塔濾波 cvPyrDown( timg, pyr, 7 ); cvPyrUp( pyr, timg, 7 ); //在3個(gè)通道中尋找矩形 for( int c = 0; c < 3; c++ ) //對(duì)3個(gè)通道分別進(jìn)行處理 { cvSetImageCOI( timg, c+1 ); cvCopy( timg, tgray, 0 ); //依次將BGR通道送入tgray for( int l = 0; l < N; l++ ) { //不同閾值下二值化 cvThreshold( tgray, gray, (l+1)*255/N, 255, CV_THRESH_BINARY ); cvFindContours( gray, storage, &contours, sizeof(CvContour),CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0) ); while( contours ) { //多邊形逼近 result = cvApproxPoly( contours, sizeof(CvContour), storage,CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(contours)*0.02, 0 ); //如果是凸四邊形并且面積在范圍內(nèi) if( result->total == 4 && fabs(cvContourArea(result,CV_WHOLE_SEQ)) > minarea && fabs(cvContourArea(result,CV_WHOLE_SEQ)) < maxarea && cvCheckContourConvexity(result) ) { s = 0; //判斷每一條邊 for( int i = 0; i < 5; i++ ) { if( i >= 2 ) { //角度 t = fabs(angle( (CvPoint*)cvGetSeqElem( result, i ),(CvPoint*)cvGetSeqElem( result, i-2 ),(CvPoint*)cvGetSeqElem( result, i-1 ))); s = s > t ? s : t; } } //這里的S為直角判定條件 單位為角度 if( s > minangle && s < maxangle ) for( int i = 0; i < 4; i++ ) cvSeqPush( squares,(CvPoint*)cvGetSeqElem( result, i )); } contours = contours->h_next; } } } cvReleaseImage( &gray ); cvReleaseImage( &pyr ); cvReleaseImage( &tgray ); cvReleaseImage( &timg ); return squares; } ////////////////////////////////////////////////////////////////// //函數(shù)功能:畫(huà)出所有矩形 //輸入: img 原圖像 // squares 矩形序列 // wndname 窗口名稱(chēng) //輸出: 圖像中標(biāo)記矩形 ////////////////////////////////////////////////////////////////// void drawSquares( IplImage* img, CvSeq* squares ,const char* wndname) { CvSeqReader reader; IplImage* cpy = cvCloneImage( img ); CvPoint pt[4]; int i; cvStartReadSeq( squares, &reader, 0 ); for( i = 0; i < squares->total; i += 4 ) { CvPoint* rect = pt; int count = 4; memcpy( pt, reader.ptr, squares->elem_size ); CV_NEXT_SEQ_ELEM( squares->elem_size, reader ); memcpy( pt + 1, reader.ptr, squares->elem_size ); CV_NEXT_SEQ_ELEM( squares->elem_size, reader ); memcpy( pt + 2, reader.ptr, squares->elem_size ); CV_NEXT_SEQ_ELEM( squares->elem_size, reader ); memcpy( pt + 3, reader.ptr, squares->elem_size ); CV_NEXT_SEQ_ELEM( squares->elem_size, reader ); //cvPolyLine( cpy, &rect, &count, 1, 1, CV_RGB(0,255,0), 3, CV_AA, 0 ); cvPolyLine( cpy, &rect, &count, 1, 1, CV_RGB(rand()&255,rand()&255,rand()&255), 1, CV_AA, 0 );//彩色繪制 } cvShowImage( wndname, cpy ); cvReleaseImage( &cpy ); } int main() { CvCapture* capture = cvCreateCameraCapture(0); IplImage* img0 = 0; CvMemStorage* storage = 0; int c; const char* wndname = "Square Detection Demo"; //窗口名稱(chēng) storage = cvCreateMemStorage(0); cvNamedWindow( wndname, 1 ); while (true) { img0 = cvQueryFrame(capture); drawSquares( img0, findSquares4( img0, storage, 100, 2000, 80, 100), wndname ); cvClearMemStorage( storage ); //清空存儲(chǔ) c = cvWaitKey(10); if( c == 27 ) break; } cvReleaseImage( &img0 ); cvClearMemStorage( storage ); cvDestroyWindow( wndname ); return 0; }
效果:
看完上述內(nèi)容,是不是對(duì)opencv如何實(shí)現(xiàn)矩形檢測(cè)有進(jìn)一步的了解,如果還想學(xué)習(xí)更多內(nèi)容,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
免責(zé)聲明:本站發(fā)布的內(nèi)容(圖片、視頻和文字)以原創(chuàng)、轉(zhuǎn)載和分享為主,文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng),如果涉及侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系站長(zhǎng)郵箱:is@yisu.com進(jìn)行舉報(bào),并提供相關(guān)證據(jù),一經(jīng)查實(shí),將立刻刪除涉嫌侵權(quán)內(nèi)容。