使用OpenCV检测图像中的矩形

时间:2021-05-19

本文实例为大家分享了OpenCV检测图像中矩形的具体代码,供大家参考,具体内容如下

前言

1.OpenCV没有内置的矩形检测的函数,如果想检测矩形,要自己去实现。
2.我这里使用的OpenCV版本是3.30.

矩形检测

1.得到原始图像之后,代码处理的步骤是:

(1)滤波增强边缘。
(2)分离图像通道,并检测边缘。
(3) 提取轮廓。
(4)使用图像轮廓点进行多边形拟合。
(5)计算轮廓面积并得到矩形4个顶点。
(6)求轮廓边缘之间角度的最大余弦。
(7)画出矩形。

2.代码

//检测矩形//第一个参数是传入的原始图像,第二是输出的图像。void findSquares(const Mat& image,Mat &out){ int thresh = 50, N = 5; vector<vector<Point> > squares; squares.clear(); Mat src,dst, gray_one, gray; src = image.clone(); out = image.clone(); gray_one = Mat(src.size(), CV_8U); //滤波增强边缘检测 medianBlur(src, dst, 9); //bilateralFilter(src, dst, 25, 25 * 2, 35); vector<vector<Point> > contours; vector<Vec4i> hierarchy; //在图像的每个颜色通道中查找矩形 for (int c = 0; c < image.channels(); c++) { int ch[] = { c, 0 }; //通道分离 mixChannels(&dst, 1, &gray_one, 1, ch, 1); // 尝试几个阈值 for (int l = 0; l < N; l++) { // 用canny()提取边缘 if (l == 0) { //检测边缘 Canny(gray_one, gray, 5, thresh, 5); //膨脹 dilate(gray, gray, Mat(), Point(-1, -1)); imshow("dilate", gray); } else { gray = gray_one >= (l + 1) * 255 / N; } // 轮廓查找 //findContours(gray, contours, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE); findContours(gray, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE); vector<Point> approx; // 检测所找到的轮廓 for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { //使用图像轮廓点进行多边形拟合 approxPolyDP(Mat(contours[i]), approx, arcLength(Mat(contours[i]), true)*0.02, true); //计算轮廓面积后,得到矩形4个顶点 if (approx.size() == 4 &&fabs(contourArea(Mat(approx))) > 1000 &&isContourConvex(Mat(approx))) { double maxCosine = 0; for (int j = 2; j < 5; j++) { // 求轮廓边缘之间角度的最大余弦 double cosine = fabs(angle(approx[j % 4], approx[j - 2], approx[j - 1])); maxCosine = MAX(maxCosine, cosine); } if (maxCosine < 0.3) { squares.push_back(approx); } } } } } for (size_t i = 0; i < squares.size(); i++) { const Point* p = &squares[i][0]; int n = (int)squares[i].size(); if (p->x > 3 && p->y > 3) { polylines(out, &p, &n, 1, true, Scalar(0, 255, 0), 3, LINE_AA); } } imshow("dst",out);}static double angle(Point pt1, Point pt2, Point pt0){ double dx1 = pt1.x - pt0.x; double dy1 = pt1.y - pt0.y; double dx2 = pt2.x - pt0.x; double dy2 = pt2.y - pt0.y; return (dx1*dx2 + dy1*dy2) / sqrt((dx1*dx1 + dy1*dy1)*(dx2*dx2 + dy2*dy2) + 1e-10);}

3.运行结果

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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