opencv 识别图片中的圆角矩形 opencv识别形状

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冷月星 2024-04-30 19:08:03

文章标签 opencv 识别图片中的圆角矩形二值图像轮廓检测近似算法 文章分类 计算机视觉人工智能

1、OpenCV轮廓检测和填充

二值图像的轮廓结构分析与形状识别

Opencv笔记——findContours函数

opencv轮廓检测之椭圆检测-----算法篇(10)--FindContours函数算法解释

《OpenCV3编程入门》学习笔记八：图像轮廓与分割

openCV函数cvFindContours二值图像中检索轮廓

C++: void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, intmethod, Point offset=Point())

C++: void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, int mode, int method, Pointoffset=Point())

typedef Vec<int, 4> Vec4i;

Vec4i是Vec<int,4>的别名，定义了一个“向量内每一个元素包含了4个int型变量”的向量。

所以从定义上看，hierarchy也是一个向量，向量内每个元素保存了一个包含4个int整型的数组。

向量hiararchy内的元素和轮廓向量contours内的元素是一一对应的，向量的容量相同。

hierarchy向量内每一个元素的4个int型变量——hierarchy[i][0]分别表示第

i个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号。如果当前轮廓没有对应的后一个

轮廓、前一个轮廓、父轮廓或内嵌轮廓的话，则hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]的相应位被设置为

默认值-1。

Python: cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) C: int cvFindContours(CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST, int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) )

c: int cvFindContours( void* img, CvMemStorage* storage, CvSeq** firstContour,int cntHeaderSize, int mode, int method, CvPoint offset );
函数cvFindContours从二值图像中检索轮廓（检测二值图的白色轮廓），并返回检测到的轮廓的个数。first_contour的值由函数填充返回，它的值将为第一个外轮廓的指针，当没有轮廓被检测到时为NULL。其它轮廓可以使用h_next和v_next连接，从first_contour开始。

百度释意：

int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) );
image
8比特单通道的源二值图像。非零像素作为1处理，0像素保存不变。从一个灰度图像得到二值图像的函数有：cvThreshold，cvAdaptiveThreshold和cvCanny。
storage
返回轮廓的容器。
first_contour
输出参数，用于存储指向第一个外接轮廓。
header_size
header序列的尺寸.如果选择method = CV_CHAIN_CODE, 则header_size >= sizeof(CvChain)；其他，则header_size >= sizeof(CvContour)。
mode
CV_RETR_EXTERNAL：只检索最外面的轮廓；
CV_RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其放入list中；
CV_RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界；
CV_RETR_TREE：检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次。

蓝色表示v_next，绿色表示h_next
method
边缘近似方法（除了CV_RETR_RUNS使用内置的近似，其他模式均使用此设定的近似算法）。可取值如下：
CV_CHAIN_CODE：以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点的序列）。
CV_CHAIN_APPROX_NONE：将所有的连码点，转换成点。
CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分。
CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用the flavors of Teh-Chin chain近似算法的一种。
CV_LINK_RUNS：通过连接水平段的1，使用完全不同的边缘提取算法。使用CV_RETR_LIST检索模式能使用此方法。
offset
偏移量，用于移动所有轮廓点。当轮廓是从图像的ROI提取的，并且需要在整个图像中分析时，这个参数将很有用。