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军事热点最新情况_优化方案英语答案_口碑营销5t_搜索引擎网页

时间:2025/7/9 17:43:17来源:https://blog.csdn.net/billliu66/article/details/142962670 浏览次数:0次
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        OpenCV提供了提供了多种用于形状描述和分析的函数。这些函数能够帮助你提取图像中的形状特征,进行形状匹配、识别和分析。下面介绍一些常用的形状描述函数:

        轮廓检测函数findContours()

        findContours()函数用于在二值图像中查找轮廓。有两个原型函数,如下:

该函数已在前面的博文中详细介绍过,这里就不再做介绍了。

        轮廓近似函数approxPolyDP()

   approxPolyDP()用于对轮廓进行多边形近似。其原型如下:

approxPolyDP()函数参数:

   curve 存储在 std::vector 或 Mat 中的 2D 点的输入向量

        approxCure 近似的结果。类型应与输入曲线的类型匹配。

        epsilon  指定近似精度的参数。这是原始曲线与其近似曲线之间的最大距离。

        close 如果为 true,则近似曲线是闭合的(其第一个和最后一个顶点是连接的)。否则,它不会闭合。

        轮廓面积函数contourArea()

        contourArea()计算轮廓的面积。其原型如下:

contourArea()函数参数:

        contour  2D 点(轮廓顶点)的输入向量,存储在 std::vector 或 Mat 中。

        oriented 定向区域标志。如果为 true,则该函数根据轮廓方向(顺时针或逆时针)返回带符号的面积值。使用此功能,您可以通过获取区域的符号来确定轮廓的方向。默认情况下,该参数为 false,表示返回绝对值。

        轮廓面周长函数arcLength()

        arcLength() 计算轮廓的周长。 其原型如下:

 arcLength() 函数参数:

        curve 存储在 std::vector 或 Mat 中的 2D 点的输入向量

        closed 指示曲线是否闭合的标志。

        最小外接圆函数 minEnclosingCircle()

        minEnclosingCircle()函数找到轮廓的最小外接圆。其原型如下:

minEnclosingCircle()函数参数:

        point      2D 点的输入向量,存储在 std::vector<> 或 Mat 中

        center  输出圆的中心点

        radius 输出圆的半径

        轮廓最小矩形函数boundingRect()

        boundingRect()函数计算包含轮廓的最小(直立)矩形。其原型如下:

boundingRect()函数参数 array 为输入灰度图像或2D点集,存储在std::vector或Mat中。

        轮廓最小外接矩形函数minAreaRect()

minAreaRect()查找包围输入 2D 点集的最小区域的旋转矩形。其原型如下:

minAreaRect()函数参数 point为2D 点的输入向量,存储在 std::vector<> 或 Mat 中。

        凸包函数convexHull()

        convexHull() 函数计算轮廓的凸包。其原型如下:

 convexHull()函数参数:

  point 输入 2D 点集,存储在 std::vector 或 Mat 中。

  hull  输出凸包。它要么是索引的整数向量,要么是点的向量。在第一种情况下,包元素是原始数组中凸包点的从 0 开始的索引(因为凸包点集是原始点集的子集)。在第二种情况下,外壳元素就是凸包点本身。

   clockwise 方向标志。如果为 true,则输出凸包按顺时针方向排列。否则,它是逆时针方向。假定的坐标系的 X 轴指向右侧,Y 轴指向上方。

   returnPoints  操作标志。对于矩阵,当标志为 true 时,函数返回凸包点。否则,它返回凸包点的索引。当输出数组为 std::vector 时,该标志被忽略,并且输出取决于向量的类型:std::vector<int> 意味着 returnPoints=false,std::vector<Point> 意味着 returnPoints=true。

        形状匹配函数matchShapes()

        matchShapes()函数比较两个形状之间的相似度。其原型如下:

 matchShapes()函数参数:

    contour1 第一个轮廓或灰度图像。

           contour2 第二个轮廓或灰度图像。

           method  比较方法,参见ShapeMatchModes:

           parameter  方法特定的参数(现在不支持)。

        Hu矩函数HuMoments()

        HuMoments()Hu矩是一组用于形状识别的七个不变矩。其原型函数有两个,如下:

 moments()函数参数:

        array 光栅图像(单通道、8 位或浮点 2D 数组)或 2D 点(Point 或 Point2f)的数组( 1×N 或 N×1 )。 binaryImage 如果为 true,则所有非零图像像素均被视为 1。该参数仅用于图像。

        binaryImage  如果为 true,则所有非零图像像素均被视为 1。该参数仅用于图像。

        以上函数用法示例

        新建一个控制台应用程序,在源程序中加入如下代码:

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{Mat src = imread("1.png");if (src.empty()){cout << "Cann't open image!" << endl;return -1;}imshow("Src1", src);Mat dst, dst1;cvtColor(src, dst1, COLOR_BGR2GRAY);GaussianBlur(dst1, dst, Size(7, 7), 0);threshold(dst, dst, 40, 200, THRESH_BINARY_INV);//imshow("Dst", dst);//findContursvector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hierarchy;findContours(dst, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);//approxPolyDPvector<Point> approx;for (size_t i = 0; i < 5; i++){approxPolyDP(contours[i], approx, arcLength(contours[0], true) * 0.005, true);polylines(src, approx, true, Scalar(0, 0, 255), 2);}//contourArea() and rcLength()float pl = arcLength(contours[0], 1);float a1 = contourArea(contours[0], 1);cout << "Conturs1  perimeters:  " << pl << endl;cout << "Conturs1  is area:  " << a1 << endl;//moments(),HuMoments()Moments m = moments(contours[6]);double hu[7];HuMoments(m, hu);cout << m.mu20 << endl;cout << m.mu11 << endl;cout << m.mu02 << endl;cout << m.mu30 << endl;cout << m.mu21 << endl;cout << m.mu12 << endl;cout << m.mu03 << endl;cout << hu << endl;//boundingRect()Rect rec1 = boundingRect(contours[7]);rectangle(src, rec1, Scalar(0, 0, 255), 2);//minEnclosingCirclePoint2f center;float radius;minEnclosingCircle(contours[8], center, radius);circle(src, center, radius, Scalar(0, 255, 0), 2);//minEnclosingCirclevector<Point2f> mTr;vector<Point>  mTr1;vector<vector<Point>> plg;minEnclosingTriangle(contours[11], mTr);for (int i = 0; i < 3; i++){Point p1;p1.x = mTr[i].x;p1.y= mTr[i].y;mTr1.push_back(p1);}plg.push_back(mTr1);polylines(src, plg, 1, Scalar(0, 255, 255), 2);//minAreaRect()vector<Point2f> pf;vector<Point> ps;RotatedRect rec2 = minAreaRect(contours[9]);rec2.points(pf);if (pf.empty()){cout << "pf is empty" << endl;}elsefor (int i = 0; i < pf.size(); i++){Point p;p.x = (int)(pf[i].x);p.y = (int)(pf[i].y);ps.push_back(p);}vector<vector<Point>> conturs_r;conturs_r.push_back(ps);drawContours(src, conturs_r, -1, Scalar(255, 0, 0), 2);//convexHullvector<Point> hull;vector<vector<Point>> conturs_h;convexHull(contours[10], hull);conturs_h.push_back(hull);drawContours(src, conturs_h, -1, Scalar(255, 255, 0), 2);//matchShapesdouble md = matchShapes(contours[0], contours[1], CONTOURS_MATCH_I2,1);cout << "md = " << md << endl;md = matchShapes(contours[0], contours[0], CONTOURS_MATCH_I2, 1);cout << "md1 = " << md << endl;imshow("Dst1", src);waitKey(0);
}

试运行,结果如下:

OpenCV形状描述函数就介绍到这里,例程源代码已上传到CSDN,下载链接为:

https://download.csdn.net/download/billliu66/89897345

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