OpenCv Java 简单的图形轮廓绘制 (5)

初学Opencv实现一点点的功能都感觉很是吃力，所以不得不写点东西记忆一下，不然明天又忘记了

好记星不如烂笔头

我就想能不能处分出图片中的正方形和圆形，标记出来，我们这边就绘制器图像，下一步就是认识图片中的图像

发现轮廓

上图中是我们要区分的画出轮廓的图片看很简单，一个正方形两个圆，并且一个实心圆和一个空心圆

代码：

public static void main(String[] args) throws IOException {

    try {
      ResourceBundle bundle = ResourceBundle.getBundle("opencv");
      String opencvDllName = bundle.getString("opencv.dllpath");
      System.load(opencvDllName);
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }

    Range r1 = new Range(2, 5);
    Range r2 = new Range(1, 3);

    Mat src = Imgcodecs.imread("D:\\svnp\\MyYan\\res\\drawable\\rectangle.png");

    Mat dst = new Mat();

    Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

    List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();

    Mat hierarchy = new Mat();

    Imgproc.findContours(dst, contours, hierarchy, Imgproc.CV_BLUR, Imgproc.CHAIN_APPROX_NONE);
    
    Mat background=new Mat(src.size(),CvType.CV_8UC3, new Scalar(0,255,0));
  

    for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {

      // Imgproc.drawContours(src,contours,k,new Scalar(255,0,0),1,20,hierarchy);

      // System.out.println(point.dump());

      Imgproc.drawContours(background, contours, i, new Scalar(255, 0, 0), 1, 8, hierarchy);
      // Imgproc.drawMarker(Contours, point, new Scalar(255,0,0));

    }
    HighGui.imshow("ces", background);
    HighGui.waitKey(5);
  
  }

最后显示出来的结果：

我们来分析上面的代码，只有分析才能学到东西啊

1.首先获取图片，并且灰度化，不解释了

Mat src = Imgcodecs.imread("D:\\svnp\\MyYan\\res\\drawable\\rectangle.png");

Mat dst = new Mat();

Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

2.创建容器，获取轮廓 所谓的容器是绘制轮廓返回的结果存储的位置

  List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();

  Mat hierarchy = new Mat();

  Imgproc.findContours(canny_r, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE,Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

3.绘制轮廓，并且显示结果

Mat background = new Mat(src.size(), CvType.CV_8UC3, new Scalar(0, 255, 0));

    for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {

            Imgproc.drawContours(background, contours, i, new Scalar(255, 0, 0), 1, 8, hierarchy);

        }
        HighGui.imshow("ces", background);
        HighGui.waitKey(5);

主要方法是绘制轮廓的方法

参数含义:

image 数据源

contours 轮廓点集合 List<MatOfPoint>

hierarchy 层级轮廓层级描述 和contours是对应的

第四个参数：int型的mode，定义轮廓的检索模式：

           取值一 RETR_EXTERNAL只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略

           取值二：RETR_LIST   检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关

                  系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓，

                  所以hierarchy向量内所有元素的第3、第4个分量都会被置为-1，具体下文会讲到

           取值三：RETR_CCOMP  检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系，外围为顶层，若外围

                  内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层

           取值四：RETR_TREE， 检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构。外层轮廓包含内层轮廓，内

                   层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。

第五个参数：int型的method，定义轮廓的近似方法：

           取值一：CHAIN_APPROX_NONE 保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内

           取值二   CHAIN_APPROX_SIMPLE 仅保存轮廓的拐点信息，把所有轮廓拐点处的点保存入contours

                   向量内，拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留

           取值三和四：CHAIN_APPROX_TC89_L1，CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近

                   似算法

再次可以在第一步图片处理上进行优化

我们用其他的图片进行测试一下：

灰度化之后，可以使用canny进行边缘检测

Mat dst = new Mat();

    Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
    
    
    Mat canny_r=new Mat();
    
    Imgproc.Canny(dst, canny_r, 90, 180);

 进行了边缘检测之后，再去绘制轮廓，效果会更好

我们当然还可以进一步的优化，进行高斯滤波

     Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
    
    Mat canny_r=new Mat();
    
    Imgproc.Canny(dst, canny_r, 90, 180);
    
    Imgproc.GaussianBlur(canny_r, canny_r, new Size(5, 5),3);

    List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();

    Mat hierarchy = new Mat();

    Imgproc.findContours(canny_r, contours, hierarchy, 
        
        Imgproc.RETR_TREE,Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

进行了高斯滤波之后

可以看到不进行高斯滤波和进行高斯滤波还是有区别的

我们可以看到的是，其实我们进行绘制轮廓之前可以进行基本的图片处理

轮廓的绘制

函数：

image 绘制轮廓的背景图片

contours 轮廓信息

contourIdx 绘制轮廓的索引 -1 标识绘制所有的轮廓点 其他的值标识绘制轮廓的contours.get(0)对应的轮廓点

color 颜色

thickness 线条粗细

lintType ：    // C++: enum LineTypes
    public static final int
            FILLED = -1,
            LINE_4 = 4,
            LINE_8 = 8,
            LINE_AA = 16;

默认的thickness

thickness=2

 画出其中高和宽度相差大于100的图形

  Mat src = Imgcodecs.imread(filename);// 加载需要被蒙太奇的图片，原图

    Mat dst = new Mat();

    Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

    Imgproc.medianBlur(dst, dst,3);
    
    Mat oepn=Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.CV_SHAPE_RECT, new Size(5,5));

    Imgproc.morphologyEx(dst, dst, Imgproc.MORPH_HITMISS,oepn,new Point(-1,-1));

    Imgproc.threshold(dst,dst,0,255,Imgproc.THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_OTSU);

    List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();
    Mat hierarchy = new Mat();
    Imgproc.findContours(dst, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_NONE);
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
      // 外边界
      Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(i));
      double w = rect.width;
      double h = rect.height;
      if(Math.abs(w-h)>100) {
        Imgproc.drawContours(src, contours,i+1, new Scalar(255, 255, 0), 2,Imgproc.LINE_8,hierarchy);
        
      }
    }
    HighGui.imshow("原图", src);
//      HighGui.imshow("矩形操作", dst2);
    HighGui.waitKey(0);

Imgproc.drawContours(src, contours,0, new Scalar(255, 255, 0), 2,Imgproc.LINE_8);    
当第三个值contoursIdx的值确定的是时候，其实就是绘制的contours.get(contoursIdx)所表示的轮廓，当第三个值contoursIdx的值确定的是时候，表示绘制所有的轮廓

什么是轮廓

List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();

可以看到的是轮廓是存储在MatOfPoint，我们查看MatOfPoint发现是一些像素点，

轮廓是像素点组成的数组，集合

轮廓分析

我们可以从轮廓这里面或者到一个矩阵rect

Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(i));

并且获取到顶点，和矩阵的长度和宽度

    System.out.println(rect.tl()+"**********"+rect.br());
    double w = rect.width;
    double h = rect.height;

我们可以绘制具体位置的图形，比如我要绘制六边形的轮廓

我们通过简单的位置可以定位到最左侧的图形并绘制出其轮廓

我觉得我们设置是可以对MatOfPoint进行分析，轮廓分析，比如最简单的正方形，如果说rect.x=rect.y我们就可以认准为正方形

在一群图像中进行识别正方形

希望对你有所帮助