OpenCV 轮廓周围绘制矩形框和圆形框的方法

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:

OpenCV 轮廓周围绘制矩形框和圆形框的方法_第1张图片

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

OpenCV 轮廓周围绘制矩形框和圆形框的方法_第2张图片

#include 
#include 
#include 
#include 
#include  

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> contours;
	vector 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> contours_ploy(contours.size());
	vector ploy_rects(contours.size());
	vector ccs(contours.size());
	vector radius(contours.size());
	vector minRects(contours.size());
	vector 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;

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