問題描述：
對於這樣的影象（2副，採用了背投光），如何獲得上面工件的主要方向
主要思路：
1、分別獲得每個工件的輪廓；
2、處理每個輪廓，採用pca(主成分分析）方法，獲得所有輪廓點的集合的中點，主要方向等資訊；
3、繪圖並返回結果。
**略解：
1、讀入，尋找輪廓；
//讀入影象，轉換為灰度
//閾值處理
threshold(bw, bw,
150,
255, cv_thresh_binary);
//尋找輪廓
vector
>
> contours;
vector
> hierarchy;
2、首先以大小篩選輪廓；
//輪廓分析，找到工件
for(size_t i
=0; i
++i)
3、單獨處理每個輪廓，分析其主要方向，繪製結果
//獲得構建的主要方向
doublegetorientation(vector
>
&pts, mat
&img)
//執行pca分析
pca pca_analysis(data_pts, mat(), cv_pca_data_as_row);
//獲得最主要分量，在本例中，對應的就是輪廓中點，也是影象中點
point pos
= point(pca_analysis.mean.at
<
double
>(
0, 0),pca_analysis.mean.at
<
double
>(
0, 1));
//儲存特徵向量和特徵值
vector
> eigen_vecs(
2);vector
<
double
> eigen_val(
2);for(
inti
=0; i
<
2; ++i)
//在輪廓/影象中點繪製小圓
circle(img, pos,
3, cv_rgb(
255,
0, 255),
2);//計算出直線，在主要方向上繪製直線
line(img, pos, pos
+0. 02
* point(eigen_vecs[
0].x
* eigen_val[
0], eigen_vecs[
0].y
* eigen_val[
0]) , cv_rgb(
255,
255,
0));
line(img, pos, pos
+0. 02
* point(eigen_vecs[
1].x
* eigen_val[
1], eigen_vecs[
1].y
* eigen_val[
1]) , cv_rgb(
0, 255,
255));
//返回角度結果
returnatan2(eigen_vecs[
0].y, eigen_vecs[
0].x);
}
結果展示：
感謝關注，希望有所幫助。
此外，特別感謝：
提供的這個gif錄屏軟體，非常好用。
目前方向：影象拼接融合、影象識別 ****：[email protected]
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