Android+OpenCv4實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)及輪廓繪制出圖像最大邊緣
實(shí)現(xiàn)步驟:
- 圖像灰度化
- 邊緣檢測(cè)
- 根據(jù)Canny檢測(cè)得出來的Mat尋找輪廓
- 算出最大輪廓周長(zhǎng)or面積
- 根據(jù)獲取到的最大輪廓下標(biāo)進(jìn)行輪廓繪制
- 畫出最大矩形,并返回Rect
Canny邊緣檢測(cè)
基于Canny算法的邊緣檢測(cè)主要有5個(gè)步驟,依次是
高斯濾波、像素梯度計(jì)算、非極大值像素梯度抑制、滯后閾值處理和孤立弱邊緣抑制
。Canny在有噪聲的情況下表現(xiàn)好不好,取決于前面的降噪過程,可以手動(dòng)做高斯處理提高識(shí)別率。
/** image 輸入圖像,必須是CV_8U的單通道或者三通道圖像。 edges 輸出圖像,與輸入圖像具有相同尺寸的單通道圖像,且數(shù)據(jù)類型為CV_8U。 threshold1 第一個(gè)滯后閾值。 threshold2 第二個(gè)滯后閾值。 apertureSize Sobel算子的直徑。 L2gradient 計(jì)算圖像梯度幅值方法的標(biāo)志。默認(rèn)為false **/ public static void Canny(Mat image, Mat edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize, boolean L2gradient)
使用
/** * canny算法,邊緣檢測(cè) */ public static Mat canny(Bitmap bitmap) { Mat mSource = new Mat(); Utils.bitmapToMat(bitmap, mSource); Mat grayMat = new Mat(); Imgproc.cvtColor(mSource,grayMat,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);//轉(zhuǎn)換成灰度圖 Mat mat = mSource.clone(); Imgproc.Canny(mSource, mat, 75, 200); return mat; }
獲取圖像最大矩形
/** * 返回邊緣檢測(cè)之后的最大矩形,并返回 * * @param cannyMat * Canny之后的mat矩陣 * @return */ public Rect findMaxRect(Mat cannyMat) { Mat tmp = mSource.clone(); List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>(); Mat hierarchy = new Mat(); // 尋找輪廓 Imgproc.findContours(cannyMat, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE); int index = 0; double perimeter = 0; // 找出匹配到的最大輪廓 for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { // 最大面積 // double area = Imgproc.contourArea(contours.get(i)); //最大周長(zhǎng) MatOfPoint2f source = new MatOfPoint2f(); source.fromList(contours.get(i).toList()); double length = Imgproc.arcLength(source,true); if(length>perimeter){ perimeter = length; index = i; } } /** * 參數(shù)一:image,待繪制輪廓的圖像。 * * 參數(shù)二:contours,待繪制的輪廓集合。 * * 參數(shù)三:contourIdx,要繪制的輪廓在contours中的索引,若為負(fù)數(shù),表示繪制全部輪廓。 * * 參數(shù)四:color,繪制輪廓的顏色。 * * 參數(shù)五:thickness,繪制輪廓的線條粗細(xì)。若為負(fù)數(shù),那么繪制輪廓的內(nèi)部。 * * 參數(shù)六:lineType,線條類型。FILLED LINE_4 4連通 LINE_8 8連通 LINE_AA 抗鋸齒 */ Imgproc.drawContours( tmp, contours, index, new Scalar(0.0, 0.0, 255.0), 9, Imgproc.LINE_AA ); Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(index)); // Imgproc.rectangle(tmp, rect, new Scalar(0.0, 0.0, 255.0), 4, Imgproc.LINE_8); showImg(tmp); return rect; } /** * 顯示圖像 * @param mat */ private void showImg(Mat mat){ Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(mat.width(), mat.height(), Bitmap.Config.ARGB_8888); Utils.matToBitmap(mat, bitmap); mIvSrc.setImageBitmap(bitmap); mat.release(); }
最終效果圖
獲得矩形坐標(biāo)點(diǎn)以后,后期可以做裁剪,旋轉(zhuǎn)之類操作,可以自行研究。
到此這篇關(guān)于Android+OpenCv4實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)及輪廓繪制出圖像最大邊緣的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Android OpenCv4邊緣檢測(cè)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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