Opencv提取連通區(qū)域輪廓的方法
本文實例為大家分享了Opencv提取連通區(qū)域輪廓的具體代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下
在進行圖像分割后,可能需要對感興趣的目標(biāo)區(qū)域進行提取,比較常用的方法是計算輪廓。
通過輪廓可以獲得目標(biāo)的一些信息:
(1)目標(biāo)位置
(2)目標(biāo)大小(即面積)
(3)目標(biāo)形狀(輪廓矩)
當(dāng)然,輪廓不一定代表希望目標(biāo)區(qū)域,閾值分割時可能造成一部分信息丟失,因此可以計算輪廓的質(zhì)心坐標(biāo),再進行漫水填充。
程序中有尋找質(zhì)心+填充,但效果不好,因此就不放填充后的圖了。
實驗結(jié)果:
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <stdio.h> using namespace cv; using namespace std; vector<vector<Point> > contours; //輪廓數(shù)組 vector<Point2d> centers; //輪廓質(zhì)心坐標(biāo) vector<vector<Point> >::iterator itr; //輪廓迭代器 vector<Point2d>::iterator itrc; //質(zhì)心坐標(biāo)迭代器 vector<vector<Point> > con; //當(dāng)前輪廓 int main() { double area; double minarea = 100; double maxarea = 0; Moments mom; // 輪廓矩 Mat image,gray,edge,dst; namedWindow("origin"); namedWindow("connected_region"); image = imread("view.jpg"); cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY); blur(gray, edge, Size(3,3)); //模糊去噪 threshold(edge,edge,200,255,THRESH_BINARY); //二值化處理 /*尋找輪廓*/ findContours( edge, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE ); itr = contours.begin(); //使用迭代器去除噪聲輪廓 while(itr!=contours.end()) { area = contourArea(*itr); if(area<minarea) { itr = contours.erase(itr); //itr一旦erase,需要重新賦值 } else { itr++; } if (area>maxarea) { maxarea = area; } } dst = Mat::zeros(image.rows,image.cols,CV_8UC3); /*繪制連通區(qū)域輪廓,計算質(zhì)心坐標(biāo)*/ Point2d center; itr = contours.begin(); while(itr!=contours.end()) { area = contourArea(*itr); con.push_back(*itr); if(area==maxarea) drawContours(dst,con,-1,Scalar(0,0,255),2); //最大面積紅色繪制 else drawContours(dst,con,-1,Scalar(255,0,0),2); //其它面積藍色繪制 con.pop_back(); //計算質(zhì)心 mom = moments(*itr); center.x = (int)(mom.m10/mom.m00); center.y = (int)(mom.m01/mom.m00); centers.push_back(center); itr++; } imshow("origin",image); imshow("connected_region",dst); waitKey(0); /*漫水填充連通區(qū)域*/ Point2d seed; int new_scalar = 0; int loDiff = 8, upDiff = 8; int connectivity = 4; itrc = centers.begin(); while(itrc!=centers.end()) { seed = *itrc; floodFill(image,seed,Scalar::all(new_scalar),NULL, Scalar::all(loDiff),Scalar::all(upDiff),connectivity); itrc++; } waitKey(0); return 0 ; }
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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