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本篇內容主要講解“C++ OpenCV怎么實現形狀識別功能”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“C++ OpenCV怎么實現形狀識別功能”吧!
原圖如圖所示:
首先第一步先進行圖像預處理,得到二值圖像。
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);
結果如圖所示。接下來,需要對此二值圖像進行輪廓提取,進而識別物體形狀。
本案例使用approxPolyDP進行形狀識別,關于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 類型。
approxCurve:多邊形逼近結果,存儲在approxCurve數組中。curve和approxCurve應該屬于同一類型。
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。
#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) { //圖像預處理 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); //輪廓查找 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; }
到此,相信大家對“C++ OpenCV怎么實現形狀識別功能”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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