OpenCVの輪郭境界の矩形

1.探し概要

API

 空のcv :: findContours（InputOutputArrayイメージ、OutputArrayOfArrays輪郭、OutputArray階層、int型モード、int型の方法、ポイント=ポイント（オフセット）

詳細な各種パラメータを次のように

画像は、入力画像を示し、二値画像である必要があり、二値画像を出力閾値、キャニー出力INRANGE出力、適応閾値出力であってもよいです。
輪郭取得プロファイルは、各プロファイルは、収集ポイントのシリーズです
階層レベル情報輪郭、各輪郭線は、4つの情報、すなわち、下位層と前面、最初の子ノード、親ノードを有しています
唯一の最も外側の輪郭が輪郭ツリー構造を表す返すトポロジリターン-RETR_EXTERNAL見たときの輪郭モードを表す-RETR_TREE
- CV_RETR_EXTERNAL：だけ外側輪郭を検出します。アウトラインの内側の穴を無視
- CV_RETR_LIST：すべての輪郭を検出しますが、継承（付属）の関係を確立していません
- CV_RETR_TREE：すべての輪郭を検出し、すべての継承（含まれる）関係の確立。すなわち前者は関係が含まれていないため、階層の時間CV_RETR_EXTERNALとCV_RETR_LIST方法でこの変数は、無用であるが、唯一のヨーヨーの輪郭上に見出されるが、包含関係を区別しない輪郭の外側に見出されます。この検出方法の木を使用している場合、このパラメータの私達の階層が有意義です。実際には、ときに、アプリケーション最初の2つの方法は、我々は文の第2の機能を使用しますfindContours
- CV_RETR_CCOMP：すべての輪郭を検出し、2人のだけの関係の確立を含みます。プロファイルの内側の輪郭は、その後、これらの内側輪郭に上部層に入れた場合に上部外側輪郭に、底部層に第一層を含む内側輪郭の外側の輪郭は、さらに備えます。
この方法は、どのようなアルゴリズムに基づいて行われる輪郭点の集合を表し、それは一般的CHAIN_APPROX_SIMPLEチェーンコーディング法に基づいて

なお、背景画像が白である場合、最も外側の輪郭検出画像フレーム

2.境界の矩形のアウトラインを描きます

境界の矩形を描画すると、2種類の方法があります。

最大外接する四角形を描画します

（のRect CV :: boundingRect（InputArray点））

前記入力パラメータセットポイントポイントのシリーズ（輪郭findContoursの要素）として、それは、プロファイルの輪郭上の点は、結果セットが、H、W、矩形、X、Yであり、返され

最小外接矩形を描画（RotatedRect CV :: minAreaRect（InputArrayポイント））

点のシリーズ（等高線でfindContours素子）などの入力パラメータセットポイントは、輪郭が輪郭点は、結果が回転矩形で返すように設定されており、次の情報が含まれてい - 矩形の中心の位置 - 矩形を広い高 - 回転角度

3.コード

EdgeDetection.h

1  の#pragma回
 2の#include <opencv2 / opencv.hpp>
 3の#include <iostreamの>
 4  
5  使用 名前空間STDを、
6  使用して 名前空間の品種;
7  
8  
9  クラスエッジ検出
 10  {
 11      CV ::マットm_img。
12      CV ::マットm_canny。
13  公衆：
 14      エッジ検出（CV ::マットiamge）。
15      ブール cannyProcess（符号無し整数 downThreshold、符号なし整数upThreshold）。
16      BOOLgetContours（）;
17      
18      〜エッジ検出（）;
19 }。

EdgeDetection.cpp

1の#include " EdgeDetection.h " 
2  
3  エッジ検出::エッジ検出（CV ::マット画像）
 4  {
 5      = m_img 画像。
6  }
 7  
8  ブールエッジ検出:: cannyProcess（符号無し整数 downThreshold、符号なし整数upThreshold）
 9  {
 10      ブール RET = 真。
11  
12      であれば（m_img.empty（））
 13      {
 14          RET = 偽。
15      }
 16  
17     CV ::キャニー（m_img、m_canny、downThreshold、upThreshold）。
18      CV ::関数imshow（" キャニー" 、m_canny）。 
19  
20      リターンRET。
21  }
 22  
23  ブールエッジ検出:: getContours（）
 24  {
 25      ブール RET = 真。
26      であれば（m_canny.empty（））
 27      {
 28          RET = 偽。
29      }
 30      
31      、CV ::マットK = CV :: getStructuringElement（CV :: MORPH_RECT、CV ::サイズ（3、3）、CV ::ポイント（ - 1、 - 1。 ））;
 32      CV :: DILATE（m_canny、m_canny、K）;
 33である      （関数imshow " 拡張" ）、m_cannyを、
 34は     
35      // 見つかった輪郭描画
36      ベクトル<ベクトル<ポイント:: CV >> 等高線、
 37      ベクトル<Vec4i> 階層、
 38は     findContours（m_canny、輪郭、CV :: RETR_EXTERNAL、CHAIN_APPROX_SIMPLE、ポイント（））;
 39  
40      のためには（size_t I = 0 Iはcontours.sizeを（<。 ）; ++ I）
 41は     、{
 42は、         // 最大外形
43         :: = RECTのRect CV CV :: boundingRect（等高線[I]）;
 44である          CV ::矩形（m_img、RECT、スカラー:: CV（0、255、0）、2 、LINE_8）;
 45  
46である 
47          // 最小外形
48          RotatedRect RRT = minAreaRect（輪郭[I]）;
 49          Point2f PTS [ 4 ];
 50          rrt.points（PTS）
 51は、         // 回転の中心位置に四角形を描画
52である         ため（int型 I = 0 ;私は< 4。 ++ I ）{
 53であります             線は（m_imgは、PTS [I％4 ]、PTS [（I + 1）％4 ]、スカラー（0、0、255）、2、8、0 ）;
54          }
 55          Point2f CPT = rrt.center。
56          円（m_img、CPT、2、スカラ（255、0、0）、2、8、0 ）;
57      }
 58  
59  
60  
61  
62  
63     関数imshow（" 輪郭" 、m_img）。
64      リターンRET;
65  }
 66  
67エッジ検出::〜エッジ検出（）
 68  {
 69 }

main.cppに

#include 「EdgeDetection.h 」
使用して 名前空間はstdを、
使用して 名前空間の品種;



INT（メインのint ARGC、チャー *のARGV []）
{
    マットSRC =関数imread（" rect.jpg " ）;
    もし（src.empty（））
    {
        裁判所未満 << 「イメージが空である」 << てendl;
        戻る - 1 。
    }

    関数imshow（" 入力" 、SRC）;

    エッジ検出ED（SRC）;

    ed.cannyProcess（80、160 ）。
    ed.getContours（）;

    waitKey（0 ）。
    リターン 0 ;
}

芸術作品

気の利きました

図ゴール

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