這段時間一直在用opencv搞圖像處理的問題,發(fā)現(xiàn)雖然可調(diào)用的函數(shù)多,但是直接找相應(yīng)代碼還是很困難,就行尋找連通域,并在連通域外側(cè)加框,對于習(xí)慣使用Mat矩形操作的我,真心感覺代碼少之又少,為防止以后自己還會用到,特在此記錄一下。
公司主營業(yè)務(wù):網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站建設(shè)、移動網(wǎng)站開發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳,提高企業(yè)的競爭能力。創(chuàng)新互聯(lián)公司是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊。公司秉承以“開放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化,感謝他們對我們的高要求,感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來的挑戰(zhàn),讓我們激情的團(tuán)隊有機(jī)會用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。創(chuàng)新互聯(lián)公司推出桂陽免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。
要對下面的圖像進(jìn)行字符的邊緣檢測。
程序中具體的步驟為:
(1)灰度化、二值化
(2)圖像膨脹
(3)檢測膨脹圖像的邊緣并叫外矩形框
實現(xiàn)代碼如下:
#include "stdafx.h" #include "stdio.h" #include "Base_process.h" #include "opencv/cv.h" #include "opencv/highgui.h" #include#include #include #include using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat src = imread("D:\\Recognize_Form_Project\\test_images\\0.jpg");//圖片路徑/*image180.jpg*/ Mat gray_image; cvtColor(src, gray_image, CV_BGR2GRAY); imwrite("src.jpg", src); Mat binary_image; adaptiveThreshold(gray_image, binary_image, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY_INV, 25, 10); ///局部自適應(yīng)二值化函數(shù) imwrite("erzhi.jpg", binary_image); //去噪 Mat de_noise = binary_image.clone(); //中值濾波 medianBlur(binary_image, de_noise, 5); ///////////////////////// 膨脹 //////////////////// Mat dilate_img; Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(20, 20/*15, 15*/)); dilate(de_noise, dilate_img,element); imwrite("dilate.jpg", dilate_img); //外部加框 //檢測連通域,每一個連通域以一系列的點(diǎn)表示,F(xiàn)indContours方法只能得到第一個域 vector > contours; vector hierarchy; findContours(dilate_img, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);//CV_RETR_EXTERNAL只檢測外部輪廓,可根據(jù)自身需求進(jìn)行調(diào)整 Mat contoursImage(dilate_img.rows, dilate_img.cols, CV_8U, Scalar(255)); int index = 0; for (; index >= 0; index = hierarchy[index][0]) { cv::Scalar color(rand() & 255, rand() & 255, rand() & 255); // for opencv 2 // cv::drawContours(dstImage, contours, index, color, CV_FILLED, 8, hierarchy);//CV_FILLED所在位置表示輪廓線條粗細(xì)度,如果為負(fù)值(如thickness==cv_filled),繪制在輪廓內(nèi)部 // for opencv 3 //cv::drawContours(contoursImage, contours, index, color, cv::FILLED, 8, hierarchy); cv::drawContours(contoursImage, contours, index, Scalar(0), 1, 8, hierarchy);//描繪字符的外輪廓 Rect rect = boundingRect(contours[index]);//檢測外輪廓 rectangle(contoursImage, rect, Scalar(0,0,255), 3);//對外輪廓加矩形框 } imwrite("zt.jpg", contoursImage); cout << "完成檢測"; de_noise.release(); element.release(); dilate_img.release(); binary_image.release(); gray_image.release(); }
相應(yīng)的結(jié)果圖:
膨脹圖:
連通域檢測圖:
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創(chuàng)新互聯(lián)。