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opencv3.0识别并提取图形中的矩形的方法

2023-08-20 17:31:04 225

利用opencv来识别图片中的矩形。

其中遇到的问题主要是识别轮廓时矩形内部的形状导致轮廓不闭合。

1.对输入灰度图片进行高斯滤波
2.做灰度直方图，提取阈值，做二值化处理
3.提取图片轮廓
4.识别图片中的矩形
5.提取图片中的矩形

1.对输入灰度图片进行高斯滤波

cv::Matsrc=cv::imread("F:\\t13.bmp",CV_BGR2GRAY);
cv::Mathsv;
GaussianBlur(src,hsv,cv::Size(5,5),0,0);

2.做灰度直方图，提取阈值，做二值化处理

由于给定图片，背景是黑色，矩形背景色为灰色，矩形中有些其他形状为白色，可以参考为：
提取轮廓时，矩形外部轮廓并未闭合。因此，我们需要对整幅图做灰度直方图，找到阈值，进行二值化

处理。即令像素值（黑色）小于阈值的，设置为0（纯黑色）；令像素值（灰色和白色）大于阈值的，设

置为255（白色）

//Quantizethegrayscaleto30levels
intgbins=16;
inthistSize[]={gbins};
//grayscalevariesfrom0to256
floatgranges[]={0,256};
constfloat*ranges[]={granges};
cv::MatNDhist;
//wecomputethehistogramfromthe0-thand1-stchannels
intchannels[]={0};

//calculatehist
calcHist(&hsv,1,channels,cv::Mat(),//donotusemask
hist,1,histSize,ranges,
true,//thehistogramisuniform
false);
//findthemaxvalueofhist
doublemaxVal=0;
minMaxLoc(hist,0,&maxVal,0,0);

intscale=20;
cv::MathistImg;
histImg.create(500,gbins*scale,CV_8UC3);

//showgrayscaleofhistimage
for(intg=0;g(g,0);
intintensity=cvRound(binVal*255);
rectangle(histImg,cv::Point(g*scale,0),
cv::Point((g+1)*scale-1,binVal/maxVal*400),
CV_RGB(0,0,0),
CV_FILLED);
}
cv::imshow("histImg",histImg);

//thresholdprocessing
cv::MathsvRe;
threshold(hsv,hsvRe,64,255,cv::THRESH_BINARY);

3.提取图片轮廓

为了识别图片中的矩形，在识别之前还需要提取图片的轮廓。在经过滤波、二值化处理后，轮廓提取后的效果比未提取前的效果要好很多。

4.识别矩形

识别矩形的条件为：图片中识别的轮廓是一个凸边形、有四个顶角、所有顶角的角度都为90度。

vectorapprox;

for(size_ti=0;i1000&&
isContourConvex(Mat(approx)))
{
doublemaxCosine=0;

for(intj=2;j<5;j++)
{
doublecosine=fabs(angle(approx[j%4],approx[j-2],approx[j-1]));
maxCosine=MAX(maxCosine,cosine);
}

if(maxCosine<0.3)
squares.push_back(approx);
}
}

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毛票票。

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