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opencv_ex31-彩色或灰階轉HSV格式cvtColor、灰階圖像可調式邊緣檢測Canny、從邊緣圖找輪廓的點findContours、產生亂數RNG、畫輪廓線drawContours、從輪廓的點計算矩moments、計算矩後求質心、從輪廓的點求面積contourArea、從輪廓的點求周長arcLength、從輪廓的點比對圖形相似度matchShape GITHUB: https://github.com/jash-git/CPP_opencv249_ex     OpenCV canny         void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false)             src：輸入圖，單通道8位元圖。             dst：輸出圖，尺寸、型態和輸入圖相同。             threshold1：第一個閾值。             threshold2：第二個閾值。             apertureSize ：Sobel算子的核心大小。             L2gradient ：梯度大小的算法，預設為false。     OpenCV找輪廓         void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, int mode, int method, Point offset=Point())             image：輸入圖，使用八位元單通道圖，所有非零的像素都會列入考慮，通常為二極化後的圖。             contours：包含所有輪廓的容器(vector)，每個輪廓都是儲存點的容器(vector)，所以contours的資料結構為vector< vector>。             hierarchy：可有可無的輸出向量，以階層的方式記錄所有輪廓。             mode：取得輪廓的模式。                 CV_RETR_EXTERNAL：只取最外層的輪廓。                 CV_RETR_LIST：取得所有輪廓，不建立階層(hierarchy)。                 CV_RETR_CCOMP：取得所有輪廓，儲存成兩層的階層，首階層為物件外圍，第二階層為內部空心部分的輪廓，如果更內部有其餘物件，包含於首階層。                 CV_RETR_TREE：取得所有輪廓，以全階層的方式儲存。             method：儲存輪廓點的方法，有以下幾種可選擇：                 CV_CHAIN_APPROX_NONE：儲存所有輪廓點。                 CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：對水平、垂直、對角線留下頭尾點，所以假如輪廓為一矩形，只儲存對角的四個頂點。     OpenCV畫輪廓線         void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point())             image：輸入輸出圖，會將輪廓畫在此影像上。             contours：包含所有輪廓的容器(vector)，也就是findContours()所找到的contours。             contourIdx：指定畫某個輪廓。             color：繪製的顏色。             lineType：繪製的線條型態。             hierarchy：輪廓階層，也就是findContours()所找到的hierarchy。             maxLevel：最大階層的輪廓，可以指定想要畫的輪廓，有輸入hierarchy時才會考慮，輸入的值代表繪製的層數。     計算矩     Moments moments(InputArray array, bool binaryImage=false)         array：來源圖，可以輸入8位元單通道圖、浮點數2維陣列，或1xN、Nx1的Point或Point2f陣列。         binaryImage：影像設定，只有array為影像時才有效果，如果設定為true，所有非零的像素都列入計算。         可從Moments計算質心位置。         假設返回一個Moments mu，我們可依據下式，從mu計算質心位置，m10、m00、m01、m00都是Moments的類別成員。     計算面積     double contourArea(InputArray contour, bool oriented=false)         contour：輸入輪廓，一個含有2維點的vector。         oriented：輪廓方向，如果設為ture的話除了面積還會記錄方向，順時鐘和逆時鐘會有正負號的差異，預設為false，不論輪廓方向都返回正的面積值。     計算周長：     double arcLength(InputArray curve, bool closed)         curve：輸入輪廓，一個含有2維點的vector。         closed：輪廓封閉，指定curve是否封閉，     從輪廓的點比對圖形相似度     函數matchShape() 可以幫我們比較兩個形狀或輪廓的相似度。如果返回值越小     https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#double matchShapes(InputArray contour1, InputArray contour2, int method, double parameter) #include #include #include #include #include #include #include #if defined(WIN32) #define TIMEB _timeb #define ftime _ftime typedef __int64 TIME_T; #else #define TIMEB timeb typedef long long TIME_T; #endif using namespace cv; using namespace std; void Pause() { printf("Press Enter key to continue..."); fgetc(stdin); } Mat src, dst; const char* output_win = "findcontours-demo"; int threshold_value = 100; int threshold_max = 255; RNG rng; void Demo_Contours(int, void*); int main() { Mat srcImg = imread("input.png"); if (!srcImg.data) { printf("could not load image...\n"); } else { namedWindow("input-image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input-image",srcImg); namedWindow(output_win, CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvtColor(srcImg, src, CV_BGR2GRAY); const char* trackbar_title = "Threshold Value:"; createTrackbar(trackbar_title, output_win, &threshold_value, threshold_max, Demo_Contours); Demo_Contours(0, 0); } waitKey(0); Pause(); return 0; } void Demo_Contours(int, void*) { Mat canny_output; vector< vector > contours; vector hierachy; /* OpenCV canny void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false) src：輸入圖，單通道8位元圖。 dst：輸出圖，尺寸、型態和輸入圖相同。 threshold1：第一個閾值。 threshold2：第二個閾值。 apertureSize ：Sobel算子的核心大小。 L2gradient ：梯度大小的算法，預設為false。 */ Canny(src, canny_output, threshold_value, threshold_value * 2, 3, false);//threshold(src, canny_output, threshold_value, threshold_max, THRESH_BINARY); /* OpenCV找輪廓 void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, int mode, int method, Point offset=Point()) image：輸入圖，使用八位元單通道圖，所有非零的像素都會列入考慮，通常為二極化後的圖。 contours：包含所有輪廓的容器(vector)，每個輪廓都是儲存點的容器(vector)，所以contours的資料結構為vector< vector>。 hierarchy：可有可無的輸出向量，以階層的方式記錄所有輪廓。 mode：取得輪廓的模式。 CV_RETR_EXTERNAL：只取最外層的輪廓。 CV_RETR_LIST：取得所有輪廓，不建立階層(hierarchy)。 CV_RETR_CCOMP：取得所有輪廓，儲存成兩層的階層，首階層為物件外圍，第二階層為內部空心部分的輪廓，如果更內部有其餘物件，包含於首階層。 CV_RETR_TREE：取得所有輪廓，以全階層的方式儲存。 method：儲存輪廓點的方法，有以下幾種可選擇： CV_CHAIN_APPROX_NONE：儲存所有輪廓點。 CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：對水平、垂直、對角線留下頭尾點，所以假如輪廓為一矩形，只儲存對角的四個頂點。 */ findContours(canny_output, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); vector contours_moments(contours.size()); vector ccs(contours.size()); for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { /* 計算矩 Moments moments(InputArray array, bool binaryImage=false) array：來源圖，可以輸入8位元單通道圖、浮點數2維陣列，或1xN、Nx1的Point或Point2f陣列。 binaryImage：影像設定，只有array為影像時才有效果，如果設定為true，所有非零的像素都列入計算。 可從Moments計算質心位置。 假設返回一個Moments mu，我們可依據下式，從mu計算質心位置，m10、m00、m01、m00都是Moments的類別成員。 */ contours_moments[i] = moments(contours[i]); //ccs[i] = Point(static_cast(contours_moments[i].m10 / contours_moments[i].m00), static_cast(contours_moments[i].m01 / contours_moments[i].m00)); ccs[i] = Point2f( contours_moments[i].m10 /contours_moments[i].m00 , contours_moments[i].m01 /contours_moments[i].m00 );//计算轮廓的质心 } dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);//CV_8UC3 位元深度為8，無負號，通道數3 -> 0~255,BGR RNG rng(12345); for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { if (contours[i].size() < 50) { continue; } Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)); Scalar color01 = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)); /* OpenCV畫輪廓線 void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point()) image：輸入輸出圖，會將輪廓畫在此影像上。 contours：包含所有輪廓的容器(vector)，也就是findContours()所找到的contours。 contourIdx：指定畫某個輪廓。 color：繪製的顏色。 lineType：繪製的線條型態。 hierarchy：輪廓階層，也就是findContours()所找到的hierarchy。 maxLevel：最大階層的輪廓，可以指定想要畫的輪廓，有輸入hierarchy時才會考慮，輸入的值代表繪製的層數。 */ drawContours(dst, contours, i, color, 1, 8, hierachy, 0, Point(0, 0)); printf("center point x : %.2f y : %.2f\n", ccs[i].x, ccs[i].y); /* 計算面積 double contourArea(InputArray contour, bool oriented=false) contour：輸入輪廓，一個含有2維點的vector。 oriented：輪廓方向，如果設為ture的話除了面積還會記錄方向，順時鐘和逆時鐘會有正負號的差異，預設為false，不論輪廓方向都返回正的面積值。 */ /* 計算周長： double arcLength(InputArray curve, bool closed) curve：輸入輪廓，一個含有2維點的vector。 closed：輪廓封閉，指定curve是否封閉， */ printf("contours %d area : %.2f arc length : %.2f\n", i, contourArea(contours[i]), arcLength(contours[i], true)); /* 畫圓 void circle(Mat& img, Point center, int radius, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0) img：輸入圖，圓會畫在上面。 center：圓心。 radius：圓半徑。 color：圓形的顏色。 thickness：圓形的邊線寬度，輸入負值或CV_FILLED代表填滿圓形。 lineType：通道型態，可輸入8、4、CV_AA： 8->8通道連結。 4->4通道連結。 CV_AA->消除鋸齒(antialiased line)，消除顯示器畫面線邊緣的凹凸鋸齒。 */ circle( dst, ccs[i], 4, color01, -1, 8,0);//標出质心 } double comres=100; /* 函數matchShape() 可以幫我們比較兩個形狀或輪廓的相似度。如果返回值越小，匹配越好。它是根據 Hu 矩來計算的。文檔中對不同的方法都有解釋。 //https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#double matchShapes(InputArray contour1, InputArray contour2, int method, double parameter) */ comres = matchShapes(contours[0], contours[1],CV_CONTOURS_MATCH_I1, 0.0); printf("CV_CONTOURS_MATCH_I1 ~ 0 VS 1: %f\n", comres); comres = matchShapes(contours[0], contours[1],CV_CONTOURS_MATCH_I2, 0.0); printf("CV_CONTOURS_MATCH_I2 ~ 0 VS 1: %f\n", comres); comres = matchShapes(contours[0], contours[1],CV_CONTOURS_MATCH_I3, 0.0); printf("CV_CONTOURS_MATCH_I3 ~ 0 VS 1: %f\n", comres); comres = matchShapes(contours[2], contours[1],CV_CONTOURS_MATCH_I1, 0.0); printf("CV_CONTOURS_MATCH_I1 ~ 2 VS 1: %f\n", comres); comres = matchShapes(contours[2], contours[1],CV_CONTOURS_MATCH_I2, 0.0); printf("CV_CONTOURS_MATCH_I2 ~ 2 VS 1: %f\n", comres); comres = matchShapes(contours[2], contours[1],CV_CONTOURS_MATCH_I3, 0.0); printf("CV_CONTOURS_MATCH_I3 ~ 2 VS 1: %f\n", comres); comres = matchShapes(contours[0], contours[2],CV_CONTOURS_MATCH_I1, 0.0); printf("CV_CONTOURS_MATCH_I1 ~ 0 VS 2: %f\n", comres); comres = matchShapes(contours[0], contours[2],CV_CONTOURS_MATCH_I2, 0.0); printf("CV_CONTOURS_MATCH_I2 ~ 0 VS 2: %f\n", comres); comres = matchShapes(contours[0], contours[2],CV_CONTOURS_MATCH_I3, 0.0); printf("CV_CONTOURS_MATCH_I3 ~ 0 VS 2: %f\n", comres); imshow(output_win, dst); }