Android+OpenCv4实现边缘检测及轮廓绘制出图像最大边缘

实现步骤：

• 图像灰度化
• 边缘检测
• 根据Canny检测得出来的Mat寻找轮廓
• 算出最大轮廓周长or面积
• 根据获取到的最大轮廓下标进行轮廓绘制
• 画出最大矩形，并返回Rect

Canny边缘检测

基于Canny算法的边缘检测主要有5个步骤，依次是高斯滤波、像素梯度计算、非极大值像素梯度抑制、滞后阈值处理和孤立弱边缘抑制。Canny在有噪声的情况下表现好不好，取决于前面的降噪过程，可以手动做高斯处理提高识别率。

/**
		image  输入图像，必须是CV_8U的单通道或者三通道图像。
		edges  输出图像，与输入图像具有相同尺寸的单通道图像，且数据类型为CV_8U。
		threshold1  第一个滞后阈值。
		threshold2  第二个滞后阈值。
		apertureSize  Sobel算子的直径。
		L2gradient  计算图像梯度幅值方法的标志。默认为false
**/
public static void Canny(Mat image, Mat edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize, boolean L2gradient)

使用

    /**
     * canny算法，边缘检测

     */
    public static Mat canny(Bitmap bitmap) {
        Mat mSource = new Mat();

        Utils.bitmapToMat(bitmap, mSource);
        Mat grayMat = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(mSource,grayMat,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);//转换成灰度图
        Mat mat = mSource.clone();
        Imgproc.Canny(mSource, mat, 75, 200);
        return mat;
    }

获取图像最大矩形

   /**
     * 返回边缘检测之后的最大矩形,并返回
     *
     * @param cannyMat
     *            Canny之后的mat矩阵
     * @return
     */
    public  Rect findMaxRect(Mat cannyMat) {
        Mat tmp = mSource.clone();
        List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();
        Mat hierarchy = new Mat();
        // 寻找轮廓
        Imgproc.findContours(cannyMat, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
        int index = 0;
        double perimeter = 0;
        // 找出匹配到的最大轮廓
        for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
            // 最大面积
//            double area = Imgproc.contourArea(contours.get(i));
            //最大周长
            MatOfPoint2f source = new MatOfPoint2f();
            source.fromList(contours.get(i).toList());
            double length = Imgproc.arcLength(source,true);
            if(length>perimeter){
                perimeter =  length;
                index = i;
            }
        }

        /**
         * 参数一：image，待绘制轮廓的图像。
         *
         * 参数二：contours，待绘制的轮廓集合。
         *
         * 参数三：contourIdx，要绘制的轮廓在contours中的索引，若为负数，表示绘制全部轮廓。
         *
         * 参数四：color，绘制轮廓的颜色。
         *
         * 参数五：thickness，绘制轮廓的线条粗细。若为负数，那么绘制轮廓的内部。
         *
         * 参数六：lineType，线条类型。FILLED   LINE_4   4连通   LINE_8   8连通  LINE_AA  抗锯齿
         */
        Imgproc.drawContours(
                tmp,
                contours,
                index,
                new Scalar(0.0, 0.0, 255.0),
                9,
                Imgproc.LINE_AA

        );

        Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(index));
//        Imgproc.rectangle(tmp, rect, new Scalar(0.0, 0.0, 255.0), 4, Imgproc.LINE_8);
        showImg(tmp);

        return rect;
    }

  /**
     * 显示图像
     * @param mat
     */
    private void showImg(Mat mat){

        Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(mat.width(), mat.height(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
        Utils.matToBitmap(mat, bitmap);
        mIvSrc.setImageBitmap(bitmap);
        mat.release();
    }

最终效果图

获得矩形坐标点以后，后期可以做裁剪，旋转之类操作，可以自行研究。

到此这篇关于Android+OpenCv4实现边缘检测及轮廓绘制出图像最大边缘的文章就介绍到这了,更多相关Android OpenCv4边缘检测内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！