C++ OpenCV实战之形状识别

目录
  • 前言
  • 一、图像预处理
  • 二、形状识别
  • 三、源码
  • 四、结果显示
  • 总结

前言

本案例通过使用OpenCV中的approxPolyDP进行多边形近似，进而进行基础形状识别（圆、三角形、矩形、星形…）。下面就一起来看看具体是如何实现的吧。

一、图像预处理

原图如图所示：

首先第一步先进行图像预处理，得到二值图像。

	Mat gray;
	cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

	Mat gaussian;
	GaussianBlur(gray, gaussian, Size(3, 3), 0);

	Mat thresh;
	threshold(gaussian, thresh, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);

结果如图所示。接下来，需要对此二值图像进行轮廓提取，进而识别物体形状。

二、形状识别

本案例使用approxPolyDP进行形状识别，关于approxPolyDP OpenCV给出的定义是：

void approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed);

  • curve：表示输入轮廓点集，可以是 vector 或 Mat 类型。
  • approxCurve：多边形逼近结果，存储在approxCurve数组中。curve和approxCurve应该属于同一类型。
  • epsilon：表示逼近准确度，你允许在原多边形和最终拟合的多边形之间存在的最大偏差。一般以其周长的百分比进行近似。
  • closed：指明curve中的一系列点是否是一个闭合的多边形。若设为true，则认为曲线是闭合的。

我们通过统计多边形的“边”数来识别物体形状。

三、源码

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

//基础几何形状识别
bool Pattern_Recognition(Mat& src)
{
	//图像预处理
	Mat gray;
	cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

	Mat gaussian;
	GaussianBlur(gray, gaussian, Size(3, 3), 0);

	Mat thresh;
	threshold(gaussian, thresh, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);

	//轮廓查找
	vector<vector<Point>>contours;//轮廓点集
	findContours(thresh, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	vector<vector<Point>>conPoly(contours.size());//多边形逼近结果，与轮廓一一对应

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		double area = contourArea(contours[i]); //轮廓面积

		if (area > 1000)
		{
			Rect rect = boundingRect(contours[i]);//外界矩形

			double ratio = double(rect.width) / double(rect.height);//长宽比

			double peri = arcLength(contours[i], true);//周长

			approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true);//多边形近似

			int objSize = conPoly[i].size();//折线数--通过判断轮廓有几条边来识别图形

			string objName;
			Scalar color;
			if (objSize == 3)
			{
				objName = "Triangle";//三角形
				color = Scalar(0, 0, 255);
			}
			if (objSize == 4)
			{
				//通过长宽比判断正方形/长方形
				if (ratio > 0.99 && ratio < 1.01)
				{
					objName = "Square";//正方形
					color = Scalar(0, 255, 255);
				}
				else
				{
					objName = "Rectangle";//长方形
					color = Scalar(0, 255, 0);
				}
			}
			if (objSize == 8)
			{
				objName = "Circle";//圆形
				color = Scalar(255, 255, 0);
			}
			if (objSize == 10)
			{
				objName = "Star";//星形
				color = Scalar(255, 0, 255);
			}

			//效果绘制
			rectangle(src, rect, color, 2);
			putText(src, objName, rect.tl(), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, color, 2);
		}
	}

	return true;
}

int main()
{
	Mat src = imread("src.jpeg");
	if (src.empty())
	{
		cout << "No Image!" << endl;
		system("pause");
		return -1;
	}

	if (!Pattern_Recognition(src))return false;

	namedWindow("test", WINDOW_NORMAL);
	imshow("test", src);
	waitKey(0);
	system("pause");
	return 0;
}

四、结果显示

总结

本文使用OpenCV C++ 进行基础形状识别，其实原理很简单，主要操作有以下几点。

1、图像预处理

2、物体轮廓提取

3、使用approxPolyDP进行多边形近似，进而统计出该物体的“边”数，从而识别出物体形状。

到此这篇关于C++ OpenCV实战之形状识别的文章就介绍到这了,更多相关C++ OpenCV形状识别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！

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