轮廓周围绘制介绍
没什么概念，就是给得出来的轮廓绘制周围图形，例如下图给左侧得出的轮廓去绘图得到右侧图像：
相关API
减少多边形轮廓点数：approxPolyDP
函数作用：基于RDP算法实现,目的是减少多边形轮廓点数
函数原型：
//减少多边形轮廓点数
approxPolyDP(
InputArray curve, // 一般是由图像的轮廓点组成的点集 Mat(vector)
OutputArray approxCurve, // 表示输出的多边形点集
double epsilon, // 主要表示输出的精度，就是两个轮廓点之间最大距离数，5,6,7，，8，，,，
bool closed // 表示输出的多边形是否封闭
）RDP算法介绍：
- 判断起始点(当前点)与终点的距离是否小于 epsilon， 若小于，结束，不小于执行2
- 选取起始点(当前点)A的后两个位置的点C，判断它们之间的距离是否小于 epsilon， 若小于，点C与它们的中间点B都舍弃，若不小于，执行3
- 判断A与B，B与C的距离，若有一者小于 epsilon，则点B舍弃，否则保留。然后点C作为起始点(当前点)重复 1 2 3 步骤，直到终点(这里得出的是一系列符合要求的点)
轮廓周围绘制矩形：boundingRect、minAreaRect
cv::boundingRect(InputArray points) 得到轮廓周围最小矩形左上交点坐标和右下角点坐标，绘制一个矩形
cv::minAreaRect(InputArray points) 得到一个旋转的矩形，返回旋转矩形
轮廓周围绘制圆和椭圆：minEnclosingCircle、fitEllipse
// 得到轮廓周围最小椭圆
cv::minEnclosingCircle(
InputArray points, // 得到最小区域圆形
Point2f& center, // 圆心位置 输出参数
float& radius // 圆的半径 输出参数
)
// 得到轮廓周围最小椭圆
cv::fitEllipse(InputArray points) 绘制步骤
- 将图像变为二值图像
- 发现轮廓，找到图像轮廓
- 通过相关API在轮廓点上找到最小包含矩形和圆，旋转矩形与椭圆
- 绘制周围
代码示例
#include <iostream>
#include <math.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
using namespace std;
using namespace cv;
Mat src, gray_src, drawImg;
int threshold_v = 170;
int threshold_max = 255;
const char* output_win = "rectangle-demo";
RNG rng(12345);
void Contours_Callback(int, void*);
int main(int argc, char** argv) {
src = imread("./test2.jpg");
if (!src.data) {
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
blur(gray_src, gray_src, Size(3, 3), Point(-1, -1));
const char* source_win = "input image";
namedWindow(source_win, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow(output_win, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(source_win, src);
createTrackbar("Threshold Value:", output_win, &threshold_v, threshold_max, Contours_Callback);
Contours_Callback(0, 0);
waitKey(0);
return 0;
}
void Contours_Callback(int, void*) {
Mat binary_output;
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierachy;
threshold(gray_src, binary_output, threshold_v, threshold_max, THRESH_BINARY);
imshow("binary image", binary_output);
findContours(binary_output, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(-1, -1));
vector<vector<Point>> contours_ploy(contours.size());
vector<Rect> ploy_rects(contours.size());
vector<Point2f> ccs(contours.size());
vector<float> radius(contours.size());
vector<RotatedRect> minRects(contours.size());
vector<RotatedRect> myellipse(contours.size());
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
approxPolyDP(Mat(contours[i]), contours_ploy[i], 3, true);
ploy_rects[i] = boundingRect(contours_ploy[i]);
minEnclosingCircle(contours_ploy[i], ccs[i], radius[i]);
if (contours_ploy[i].size() > 5) {
myellipse[i] = fitEllipse(contours_ploy[i]);
minRects[i] = minAreaRect(contours_ploy[i]);
}
// draw it
drawImg = Mat::zeros(src.size(), src.type());
Point2f pts[4];
for (size_t t = 0; t < contours.size(); t++) {
Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
//rectangle(drawImg, ploy_rects[t], color, 2, 8);
//circle(drawImg, ccs[t], radius[t], color, 2, 8);
if (contours_ploy[t].size() > 5) {
ellipse(drawImg, myellipse[t], color, 1, 8);
minRects[t].points(pts);
for (int r = 0; r < 4; r++) {
line(drawImg, pts[r], pts[(r + 1) % 4], color, 1, 8);
}
imshow(output_win, drawImg);
return;到此这篇关于OpenCV 轮廓周围绘制矩形框和圆形框的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV 绘制矩形框和圆形框内容请搜索编程网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编程网！
