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  • opencv: 轮廓提取;

    一般轮廓提取是通过对图像的梯度进行卷积计算,得到图像边缘(滤波),常用的边缘检测方法有candy、sobel、 Laplacian等,再对二值化后的边缘图像进行轮廓计算;

    1、Candy算子;

         cv::cvtColor(img, grayImg, cv::COLOR_RGB2GRAY);
         cv::blur(grayImg, tempImage, cv::Size(3,3));//先用均值滤波器进行平滑去噪
         cv::Canny(tempImage, binaryImg, threshod,threshod * 3);
    

    candy算子计算得到的是二值图像;

    2、sobel算子;

            cv::Mat  tpImg,temp1,temp2,dstImg;
            cv::Sobel(img, tpImg, CV_16S, 1, 0,(2* kernelSize+1),1,1,cv::BORDER_DEFAULT);//求x方向梯度
            cv::convertScaleAbs(tpImg, temp1);//计算绝对值,并将结果转换成8位
            cv::Sobel(img,  tempImage, CV_16S, 0, 1,(2*kernelSize+1),1,1,cv::BORDER_DEFAULT);//求y方向梯度
            cv::convertScaleAbs(tempImage, temp2);//计算绝对值,并将结果转换成8位
            addWeighted(temp1, 0.5, temp2, 0.5, 0, dstImg);
    
            //进行轮廓检测;
            cv::cvtColor(dstImg,grayImg,cv::COLOR_RGB2GRAY);
            cv::threshold(grayImg,binaryImg,0,255,cv::THRESH_BINARY |  cv::THRESH_OTSU);
    

    3、Laplacian算子;

            cv::Mat temp1,temp2,dstImg;
            cv::GaussianBlur(img, temp1, cv::Size(3,3), 0,0,cv::BORDER_DEFAULT);//高斯滤波消除噪声
            cv::cvtColor(temp1, grayImg, cv::COLOR_RGB2GRAY);
            cv::Laplacian(grayImg, temp2, CV_16S,(kernelSize*2+1),1,0,cv::BORDER_DEFAULT);
            convertScaleAbs(temp2, dstImg);
            cv::threshold(dstImg,binaryImg,0,255,cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);
    

    轮廓提取:

    opencv提供了findContours函数来提取二值图的轮廓,利用drawContours能够标记提取得到的轮廓;

    findContours:

    C++: void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point())
    
    C++: void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, int mode, int method, Point offset=Point())¶
    

     

    drawContours:

    C++: 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() )
    

      

    注: 此博文为扩展型;

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yinwei-space/p/9131887.html
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