OpenCV C++案例实战二十五《形状识别》

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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

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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。