//#include "stdafx.h"
#include "pch.h"
#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace cv;
using namespace std;
//函式drawing識別輪廓，然後繪製最小外接矩形
mat drawing(mat ima, mat gray)
}} }
return ima;
}int main(int argc, char** ar**)
*/ /*rng rng((unsigned)time(null)); //生成隨機數
mat canny_output;
vector> contours; //邊緣向量
vectorhierarchy; //形狀因子
canny(local, canny_output, 200, 500, 3); //邊緣檢測
imshow("canny", canny_output);
mat drawing = mat::zeros(canny_output.size(), cv_8uc3); //新建一樣大小的影象
for (int i = 0; i < contours.size();i++) //每個新的邊緣賦rbg隨機數
imshow("contours", drawing);*/
// mat result;
// canny(image, result, 50, 150, 3);
// //cv::imshow("localthreshold", local);
//imshow("jieguo", result);
//使用不同的二值化方法，再進行判斷
// 全域性二值化
string pattern = "h:////cut//(5.5)//*.jpg"; //存放的路徑
//cout << pattern << endl;
vectorimages; //mat類合集
// 必須cv的string
vectorfn;
glob(pattern, fn, false);
size_t count = fn.size();
cout << count << endl;
//double total_area = 13.86*13.86;//所加工的金字塔總面積
//double pixel_area = total_area / 948675;//在當前攝影條件下，平均每個畫素面積
char filename[100];
mat imagegray;
for (int i = 0; i < count; i++)}}
}*/images[i] = drawing(images[i], imagegray);
imshow("dst", images[i]);
sprintf_s(filename, "h:////result//%u.jpg", i+1);//賦予檔名
imwrite(filename, images[i]);//儲存
cout << "global白色畫素點一共有：" << global_whitenum << endl;
cout << "global黑色畫素點一共有：" << global_blacknum << endl;
} else
else local_blacknum++;}}
imshow("image", image);
imshow("gray", imagegray);
//cv::imshow("globalthreshold", global);
cv::imshow("localthreshold", local);
cout << "local白色畫素點一共有：" << local_whitenum << endl;
cout << "local黑色畫素點一共有：" << local_blacknum << endl;
} */
cv::waitkey(0);
return 0;
}// 執行程式: ctrl + f5 或除錯 >「開始執行(不除錯)」選單
// 除錯程式: f5 或除錯 >「開始除錯」選單
// 1. 使用解決方案資源管理器視窗新增/管理檔案
// 2. 使用團隊資源管理器視窗連線到源**管理
// 3. 使用輸出視窗檢視生成輸出和其他訊息
// 4. 使用錯誤列表視窗檢視錯誤
// 5. 轉到「專案」>「新增新項」以建立新的**檔案，或轉到「專案」>「新增現有項」以將現有**檔案新增到專案
// 6. 將來，若要再次開啟此專案，請轉到「檔案」>「開啟」>「專案」並選擇 .sln 檔案
圓 最小外包矩形 Opencv實現最小外接矩形和圓
步驟 將一幅影象先轉灰度，再canny邊緣檢測得到二值化邊緣影象，再尋找輪廓，輪廓是由一系列點構成的，要想獲得輪廓的最小外接矩形，首先需要得到輪廓的近似多邊形，用道格拉斯 普克抽稀 dp 演算法，道格拉斯 普克抽稀演算法，是將曲線近似表示為一系列點，並減少點的數量的一種演算法。該演算法實現抽稀的過程...
opencv6 最小外接矩形minAreaRect
最近在做目標跟蹤相關的實驗，其中牽涉到最小外接矩形或最小外接圓形的函式使用，把自己實驗的過程記錄一下，希望可以幫助大家。minarearect 函式用於給定的2d點集，函式原型 rotatedrect minarearect inputarray points 只有乙個輸入引數，型別可以是vecto...
Opencv實現最小外接矩形和圓
步驟 將一幅影象先轉灰度，再canny邊緣檢測得到二值化邊緣影象，再尋找輪廓，輪廓是由一系列點構成的，要想獲得輪廓的最小外接矩形，首先需要得到輪廓的近似多邊形，用程式設計客棧道格拉斯 普克抽稀 dp 演算法，道格拉斯 普克抽稀演算法，是將曲線近似表示為一系列點，並減少點的數量的一種演算法。該演算法實...