使用OpenCV检测图像中的矩形

前言

1.OpenCV没有内置的矩形检测的函数，如果想检测矩形，要自己去实现。
2.我这里使用的OpenCV版本是3.30.

矩形检测

1.得到原始图像之后，代码处理的步骤是：
（1）滤波增强边缘。
（2）分离图像通道，并检测边缘。
（3） 提取轮廓。
（4）使用图像轮廓点进行多边形拟合。
（5）计算轮廓面积并得到矩形4个顶点。
（6）求轮廓边缘之间角度的最大余弦。
（7）画出矩形。
2.代码

//检测矩形
//第一个参数是传入的原始图像，第二是输出的图像。
void findSquares(const Mat& image,Mat &out)
{
	int thresh = 50, N = 5;
	vector<vector<Point> > squares;
	squares.clear();

	Mat src,dst, gray_one, gray;

	src = image.clone();
	out = image.clone();
	gray_one = Mat(src.size(), CV_8U);
	//滤波增强边缘检测
	medianBlur(src, dst, 9);
	//bilateralFilter(src, dst, 25, 25 * 2, 35);

	vector<vector<Point> > contours;
	vector<Vec4i> hierarchy;

	//在图像的每个颜色通道中查找矩形
	for (int c = 0; c < image.channels(); c++)
	{
		int ch[] = { c, 0 };

		//通道分离
		mixChannels(&dst, 1, &gray_one, 1, ch, 1);

		// 尝试几个阈值
		for (int l = 0; l < N; l++)
		{
			// 用canny()提取边缘
			if (l == 0)
			{
				//检测边缘
				Canny(gray_one, gray, 5, thresh, 5);
				//膨脹
				dilate(gray, gray, Mat(), Point(-1, -1));
				imshow("dilate", gray);
			}
			else
			{
				gray = gray_one >= (l + 1) * 255 / N;
			}

			// 轮廓查找
			//findContours(gray, contours, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
			findContours(gray, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

			vector<Point> approx;
			
			// 检测所找到的轮廓
			for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
			{
				//使用图像轮廓点进行多边形拟合
				approxPolyDP(Mat(contours[i]), approx, arcLength(Mat(contours[i]), true)*0.02, true);

				//计算轮廓面积后，得到矩形4个顶点
				if (approx.size() == 4 &&fabs(contourArea(Mat(approx))) > 1000 &&isContourConvex(Mat(approx)))
				{
					double maxCosine = 0;

					for (int j = 2; j < 5; j++)
					{
						// 求轮廓边缘之间角度的最大余弦
						double cosine = fabs(angle(approx[j % 4], approx[j - 2], approx[j - 1]));
						maxCosine = MAX(maxCosine, cosine);
					}

					if (maxCosine < 0.3)
					{
						squares.push_back(approx);
					}
				}
			}
		}
	}

	
	for (size_t i = 0; i < squares.size(); i++)
	{
		const Point* p = &squares[i][0];

		int n = (int)squares[i].size();
		if (p->x > 3 && p->y > 3)
		{
			polylines(out, &p, &n, 1, true, Scalar(0, 255, 0), 3, LINE_AA);
		}
	}
	imshow("dst",out);
}

static double angle(Point pt1, Point pt2, Point pt0)
{
	double dx1 = pt1.x - pt0.x;
	double dy1 = pt1.y - pt0.y;
	double dx2 = pt2.x - pt0.x;
	double dy2 = pt2.y - pt0.y;
	return (dx1*dx2 + dy1*dy2) / sqrt((dx1*dx1 + dy1*dy1)*(dx2*dx2 + dy2*dy2) + 1e-10);
}

3.运行结果