OpenCV C++ 事例演習 8 「Hu モーメントに基づく輪郭マッチング」

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序文

この記事では、OpenCV C++ を使用して、Hu モーメントに基づいて輪郭マッチングを実行します。

1. 輪郭を見つける

オリジナル画像

テスト画像

vector<vector<Point>>findContour(Mat Image)
{
    
    
	Mat gray;
	cvtColor(Image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

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

	vector<vector<Point>>contours;
	findContours(thresh, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
	vector<vector<Point>>EffectConts;
	for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
    
    
		double area = contourArea(contours[i]);

		if (area > 1000)
		{
    
    
			EffectConts.push_back(contours[i]);
		}
	}

	return EffectConts;
}

示されているように、これは見つかった最も外側の輪郭です。次に、輪郭に基づいてマッチングを実行します。

次に、Hu モーメントを計算します。

OpenCV は、画像の中心モーメントを計算するモーメント API を提供します。中心モーメントから Hu モーメントを計算するために HuMoments API が使用されます。モーメント HuMoments に関する関連知識はご自身で検索してください。

	Moments m_test = moments(test_contours[0]);
	Mat hu_test;
	HuMoments(m_test, hu_test);

	double MinDis = 1000;
	int MinIndex = 0;
	for (int i = 0; i < src_contours.size(); i++)
	{
    
    
		Moments m_src = moments(src_contours[i]);
		Mat hu_src;
		HuMoments(m_src, hu_src);

		double dist = matchShapes(hu_test, hu_src, CONTOURS_MATCH_I1, 0);

		if (dist < MinDis)
		{
    
    
			MinDis = dist;
			MinIndex = i;
		}
	}

上記のコード セグメントの一般的な考え方は次のとおりです: 最初にテスト画像の Hu モーメントを計算し、次に for ループを使用して元の画像内のすべての輪郭の Hu モーメントを計算し、次に 2 つの Hu 間の類似性を計算します。瞬間。ここでは、matchShapes API を使用して 2 つの Hu モーメントが計算されます。関数の戻り値は、2 つの Hu モーメントの類似性を表します。まったく同じ場合は値 0 が返されます。つまり、2 つの Hu モーメント間の類似性を計算し、戻り値が最も小さいものを一致として見つけます。

3. ディスプレイ効果

	drawContours(src, src_contours, MinIndex, Scalar(0, 255, 0), 2);

	Rect rect = boundingRect(src_contours[MinIndex]);

	rectangle(src, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);

最終的な効果を図に示します。

4. ソースコード

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


vector<vector<Point>>findContour(Mat Image)
{
    
    
	Mat gray;
	cvtColor(Image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

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

	vector<vector<Point>>contours;
	findContours(thresh, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
	vector<vector<Point>>EffectConts;
	for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
    
    
		double area = contourArea(contours[i]);

		if (area > 1000)
		{
    
    
			EffectConts.push_back(contours[i]);
		}
	}

	return EffectConts;
}


int main()
{
    
    

	Mat src = imread("test/hand.jpg");
	Mat test = imread("test/test-3.jpg");

	if (src.empty() || test.empty())
	{
    
    
		cout << "No Image!" << endl;
		system("pause");
		return -1;
	}

	vector<vector<Point>>src_contours;
	vector<vector<Point>>test_contours;

	src_contours = findContour(src);
	test_contours = findContour(test);

	Moments m_test = moments(test_contours[0]);
	Mat hu_test;
	HuMoments(m_test, hu_test);

	double MinDis = 1000;
	int MinIndex = 0;
	for (int i = 0; i < src_contours.size(); i++)
	{
    
    
		Moments m_src = moments(src_contours[i]);
		Mat hu_src;
		HuMoments(m_src, hu_src);

		double dist = matchShapes(hu_test, hu_src, CONTOURS_MATCH_I1, 0);

		if (dist < MinDis)
		{
    
    
			MinDis = dist;
			MinIndex = i;
		}
	}

	drawContours(src, src_contours, MinIndex, Scalar(0, 255, 0), 2);

	Rect rect = boundingRect(src_contours[MinIndex]);

	rectangle(src, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);

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

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要約する

この記事では、Hu モーメント輪郭マッチングに基づいた OpenCV C++ を使用します。主な手順は次のとおりです。
1. アウトラインを見つけます。ここでは、最も外側の輪郭に基づいてマッチングしています。
2. 輪郭の Hu モーメントを計算し、matchShapes を使用して 2 つの Hu モーメント間の距離を計算し、一致の程度を決定します。