前言
本案例通过使用opencv中的approxpolydp进行多边形近似,进而进行基础形状识别(圆、三角形、矩形、星形…)。下面就一起来看看具体是如何实现的吧。
一、图像预处理
原图如图所示:
首先第一步先进行图像预处理,得到二值图像。
mat gray; cvtcolor(src, gray, color_bgr2gray); mat gaussian; gaussianblur(gray, gaussian, size(3, 3), 0); mat thresh; threshold(gaussian, thresh, 0, 255, thresh_binary_inv | thresh_otsu);
结果如图所示。接下来,需要对此二值图像进行轮廓提取,进而识别物体形状。
二、形状识别
本案例使用approxpolydp进行形状识别,关于approxpolydp opencv给出的定义是:
void approxpolydp(inputarray curve, outputarray approxcurve, double epsilon, bool closed);
- curve:表示输入轮廓点集,可以是 vector 或 mat 类型。
- approxcurve:多边形逼近结果,存储在approxcurve数组中。curve和approxcurve应该属于同一类型。
- epsilon:表示逼近准确度,你允许在原多边形和最终拟合的多边形之间存在的最大偏差。一般以其周长的百分比进行近似。
- closed:指明curve中的一系列点是否是一个闭合的多边形。若设为true,则认为曲线是闭合的。
我们通过统计多边形的“边”数来识别物体形状。
三、源码
#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; //基础几何形状识别 bool pattern_recognition(mat& src) { //图像预处理 mat gray; cvtcolor(src, gray, color_bgr2gray); mat gaussian; gaussianblur(gray, gaussian, size(3, 3), 0); mat thresh; threshold(gaussian, thresh, 0, 255, thresh_binary_inv | thresh_otsu); //轮廓查找 vector<vector<point>>contours;//轮廓点集 findcontours(thresh, contours, retr_external, chain_approx_simple); vector<vector<point>>conpoly(contours.size());//多边形逼近结果,与轮廓一一对应 for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { double area = contourarea(contours[i]); //轮廓面积 if (area > 1000) { rect rect = boundingrect(contours[i]);//外界矩形 double ratio = double(rect.width) / double(rect.height);//长宽比 double peri = arclength(contours[i], true);//周长 approxpolydp(contours[i], conpoly[i], 0.02 * peri, true);//多边形近似 int objsize = conpoly[i].size();//折线数--通过判断轮廓有几条边来识别图形 string objname; scalar color; if (objsize == 3) { objname = "triangle";//三角形 color = scalar(0, 0, 255); } if (objsize == 4) { //通过长宽比判断正方形/长方形 if (ratio > 0.99 && ratio < 1.01) { objname = "square";//正方形 color = scalar(0, 255, 255); } else { objname = "rectangle";//长方形 color = scalar(0, 255, 0); } } if (objsize == 8) { objname = "circle";//圆形 color = scalar(255, 255, 0); } if (objsize == 10) { objname = "star";//星形 color = scalar(255, 0, 255); } //效果绘制 rectangle(src, rect, color, 2); puttext(src, objname, rect.tl(), font_hershey_simplex, 1, color, 2); } } return true; } int main() { mat src = imread("src.jpeg"); if (src.empty()) { cout << "no image!" << endl; system("pause"); return -1; } if (!pattern_recognition(src))return false; namedwindow("test", window_normal); imshow("test", src); waitkey(0); system("pause"); return 0; }
四、结果显示
总结
c/c++开发分享C++ OpenCV实战之形状识别使用opencv c++ 进行基础形状识别,其实原理很简单,主要操作有以下几点。
1、图像预处理
2、物体轮廓提取
3、使用approxpolydp进行多边形近似,进而统计出该物体的“边”数,从而识别出物体形状。
到此这篇关于c++ opencv实战之形状识别的文章就介绍到这了,更多相关c++ opencv形状识别内容请搜索<计算机技术网(www.ctvol.com)!!>以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持<计算机技术网(www.ctvol.com)!!>!
需要了解更多c/c++开发分享C++ OpenCV实战之形状识别,都可以关注C/C++技术分享栏目—计算机技术网(www.ctvol.com)!
本文来自网络收集,不代表计算机技术网立场,如涉及侵权请联系管理员删除。
ctvol管理联系方式QQ:251552304
本文章地址:https://www.ctvol.com/c-cdevelopment/1115600.html