基于形状的零件识别

螺母识别

螺母外轮廓为正六边形，最小外接矩形为正方形，该程序较为简单，判断其外接矩形近似于正方形即为螺母。

#include 
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using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat img = imread("D:/PyCharm/pythonProject/OpenCV-py/parts/17.png");
	if (img.empty())
	{
		cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl;
		return -1;
	}

	Mat img2;
	img.copyTo(img2);  //深拷贝用来绘制最小外接矩形
	imshow("img", img);

	Mat gray;//灰度处理
	cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);  //转化成灰度图

	//GaussianBlur(gray, gray, Size(5, 5), 4, 4);  //平滑滤波
	//imshow("GaussianBlur", gray);

	Mat canny;	// 去噪声与二值化
	Canny(gray, canny, 80, 255, 3, false);//？3是sobel直径 不能改动
	imshow("canny detect", canny);

	//膨胀运算，将细小缝隙填补上
	Mat kernel = getStructuringElement(0, Size(10, 10));
	dilate(canny, canny, kernel);
	imshow("dilate", canny);

	// 轮廓发现与绘制
	vector<vector<Point>> contours;
	vector<Vec4i> hierarchy;
	findContours(canny, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());//RETR_EXTERNAL//RETR_LIST

	//寻找轮廓的外接矩形
	for (int n = 0; n < contours.size(); n++)
	{

		// 最小外接矩形
		RotatedRect rrect = minAreaRect(contours[n]);
		Point2f points[4];
		rrect.points(points);  //读取最小外接矩形的四个顶点
		Point2f cpt = rrect.center;  //最小外接矩形的中心
		int x = rrect.size.height;
		int y = rrect.size.width;
		cout << "min 长" << x << " " << "宽" << y << endl;
		if ((rrect.size.width > 0.8 * rrect.size.height) && (rrect.size.width < 1.2 * rrect.size.height)) //长宽比 0.8长<宽<1.2长
									 // 绘制旋转矩形与中心位置
		{
			for (int i = 0; i < 4; i++)
			{
				if (i == 3)
				{
					line(img2, points[i], points[0], Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);

					break;
				}
				line(img2, points[i], points[i + 1], Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);
			}
			//绘制矩形的中心
			circle(img, cpt, 2, Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);
			putText(img2, "nut", Point(cpt), 2, 1, Scalar(0, 0, 255));
		}
	}

	//输出绘制外接矩形的结果
	imshow("min", img2);
	waitKey(0);
	return 0;
}

实现方式简单明了，但问题也暴露很明显，例如改变拍照角度影响很大。另外，图像处理方法有待改善，例如背景复杂会导致误识别。
该方法最大的问题就是：只要能识别出近似正方形，该对象就会被认定为螺母。
后面用其他方法继续改进。