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C++ OpenCV實戰之形狀識別

2022-07-09 14:00:09

前言

本案例通過使用OpenCV中的approxPolyDP進行多邊形近似,進而進行基礎形狀識別(圓、三角形、矩形、星形…)。下面就一起來看看具體是如何實現的吧。

一、影象預處理

原圖如圖所示:

首先第一步先進行影象預處理,得到二值影象。

	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);

結果如圖所示。接下來,需要對此二值影象進行輪廓提取,進而識別物體形狀。

二、形狀識別

本案例使用approxPolyDP進行形狀識別,關於approxPolyDP OpenCV給出的定義是:

void approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed);

  • curve:表示輸入輪廓點集,可以是 vector 或 Mat 型別。
  • approxCurve:多邊形逼近結果,儲存在approxCurve陣列中。curve和approxCurve應該屬於同一型別。
  • epsilon:表示逼近準確度,你允許在原多邊形和最終擬合的多邊形之間存在的最大偏差。一般以其周長的百分比進行近似。
  • closed:指明curve中的一系列點是否是一個閉合的多邊形。若設為true,則認為曲線是閉合的。

我們通過統計多邊形的“邊”數來識別物體形狀。

三、原始碼

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

//基礎幾何形狀識別
bool Pattern_Recognition(Mat& src)
{
	//影象預處理
	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);

	//輪廓查詢
	vector<vector<Point>>contours;//輪廓點集
	findContours(thresh, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	vector<vector<Point>>conPoly(contours.size());//多邊形逼近結果,與輪廓一一對應

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		double area = contourArea(contours[i]); //輪廓面積

		if (area > 1000)
		{
			Rect rect = boundingRect(contours[i]);//外界矩形

			double ratio = double(rect.width) / double(rect.height);//長寬比

			double peri = arcLength(contours[i], true);//周長

			approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true);//多邊形近似

			int objSize = conPoly[i].size();//折線數--通過判斷輪廓有幾條邊來識別圖形

			string objName;
			Scalar color;
			if (objSize == 3)
			{
				objName = "Triangle";//三角形
				color = Scalar(0, 0, 255);
			}
			if (objSize == 4)
			{
				//通過長寬比判斷正方形/長方形
				if (ratio > 0.99 && ratio < 1.01)
				{
					objName = "Square";//正方形
					color = Scalar(0, 255, 255);
				}
				else
				{
					objName = "Rectangle";//長方形
					color = Scalar(0, 255, 0);
				}
			}
			if (objSize == 8)
			{
				objName = "Circle";//圓形
				color = Scalar(255, 255, 0);
			}
			if (objSize == 10)
			{
				objName = "Star";//星形
				color = Scalar(255, 0, 255);
			}

			//效果繪製
			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、結果顯示

總結

本文使用OpenCV C++ 進行基礎形狀識別,其實原理很簡單,主要操作有以下幾點。

1、影象預處理

2、物體輪廓提取

3、使用approxPolyDP進行多邊形近似,進而統計出該物體的“邊”數,從而識別出物體形狀。

到此這篇關於C++ OpenCV實戰之形狀識別的文章就介紹到這了,更多相關C++ OpenCV形狀識別內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!


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