OpenCV 圓與矩形識別

最近乙個專案用到了影象識別，之前從未接觸過opencv，經過各種找教程，終於是搞懂了一些。

整個具體流程大概是獲取影象-->影象二值化，灰度圖(cvtcolor)-->影象降噪(gaussianblur)->輪廓識別(cvfindcontours)-->形狀判斷。

大多數教程很專業，各種引數分析看不懂，經過各種搜尋終於是搞懂了。

識別圓

在識別圓方面，opencv有內建的方法：霍夫圓變化：

houghcircles(edges, circles, cv_hough_gradient, 1.5, 10, 200, 100, 0, 0);

edges:灰度影象

circles: std::vectorcircles;陣列，用來儲存圓的座標資訊

cv_hough_gradient：hough 變換方式，目前只支援cv_hough_gradient, which is basically 21ht, described in [yuen03].預設用這個

1.5：累加器影象的解析度，1的時候是與獲取到的影象相同，1.5就是1.5倍

10：圓與圓的最小距離，兩個圓心距離如果在範圍內則被認定為1個圓

200：100-200兩個引數選就夠了

100：預設100，數值越低識別圓越不精確（圓的數量識別變多可能有個弧線就被識別是圓）

最後兩個引數分別是識別 圓的最小，最大的面積。

cvthreshold(tgray, gray, 75, 250, cv_thresh_binary);

src：原始

陣列 (單通道 , 8-bit of 32-bit 浮點數)。

dst：輸出陣列，必須與 src 的型別一致，或者為 8-bit。

threshold：閾值

max_value：使用 cv_thresh_binary 和 cv_thresh_binary_inv 的最大值。

threshold_type：閾值型別

threshold_type=cv_thresh_binary:如果 src(x,y)>threshold ,dst(x,y) = max_value; 否則,dst（x,y）=0;

threshold_type=cv_thresh_binary_inv:如果 src(x,y)>threshold,dst(x,y) = 0; 否則,dst(x,y) = max_value.

threshold_type=cv_thresh_trunc:如果 src(x,y)>threshold，dst(x,y) = max_value; 否則dst(x,y) = src(x,y).

threshold_type=cv_thresh_tozero:如果src(x,y)>threshold，dst(x,y) = src(x,y) ; 否則 dst(x,y) = 0。

threshold_type=cv_thresh_tozero_inv:如果 src(x,y)>threshold，dst(x,y) = 0 ; 否則dst(x,y) = src(x,y).

效果圖如下：

在矩形識別裡面的二值化圖：

圓識別：

原始碼：

#include #include #include #include#include#include #include #include#include #pragma comment(lib,"ws2_32.lib")

#includeusing namespace cv;
////函式功能：用向量來做cosα=兩向量之積/兩向量模的乘積求兩條線段夾角
//輸入： 線段3個點座標pt1,pt2,pt0,最後乙個引數為公共點
//輸出： 線段夾角，單位為角度
//double angle(cvpoint* pt1, cvpoint* pt2, cvpoint* pt0)
////函式功能：採用多邊形檢測，通過約束條件尋找矩形
//輸入： img 原影象
// storage 儲存
// minarea，maxarea 檢測矩形的最小/最大面積
// minangle,maxangle 檢測矩形邊夾角範圍，單位為角度
//輸出： 矩形序列
//cvseq* findsquares4(iplimage* img, cvmemstorage* storage, int minarea, int maxarea, int minangle, int maxangle, int(&temp)[30])
}//這裡的s為直角判定條件 單位為角度
if (s > minangle && s < maxangle)
}contours = contours->h_next;
}} std::cout << "圓的數量是"
cvshowimage("22", cpy);
cvreleaseimage(&cpy);
}void sendmessageone()
imshow("【效果圖】", frame);
waitkey(30); }}
int main()

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