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2021-06-01 09:32:01
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。
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。
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);
我們通過統計多邊形的“邊”數來識別物體形狀。
#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; }
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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