OpenCV 轮廓匹配
1.计算点与轮廓的距离及位置关系——pointPolygonTest()
2.矩的计算——moments()
3.形状匹配(比较两个形状或轮廓间的相似度)——matchShapes()
先上ppt:
代码:1.计算点到轮廓的距离与位置关系
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///计算点到轮廓的距离与位置关系
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#include "opencv2/opencv.hpp"
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using namespace cv;
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#include <iostream>
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using namespace std;
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int main()
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{
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//1.查找轮廓前的预处理
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Mat srcImg = imread("00.png",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
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Mat copyImg = srcImg.clone();
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cvtColor(srcImg,srcImg,CV_BGR2GRAY);
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threshold(srcImg,srcImg,100,255,CV_THRESH_BINARY);//确保黑中找白
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imshow("thresh",srcImg);
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//2.查找轮廓
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vector<vector<Point>> contours;
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findContours(srcImg,contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_NONE);//最外层轮廓
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drawContours(copyImg, contours, -1, Scalar(0, 255, 0), 2, 8);
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//3.计算点到轮廓的距离与位置关系
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Point2f p1(20, 20);
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circle(copyImg,p1,3,Scalar(0,0,255),-1,8);
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double a0 = pointPolygonTest(contours[0], p1, true);//true表示点到轮廓的距离
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double b0 = pointPolygonTest(contours[0], p1, false);//false表示计算点与轮廓的位置关系
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cout << "a0=" << a0 << endl;
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cout << "b0=" << b0 << endl;
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imshow("contours",copyImg);
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waitKey(0);
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return 0;
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}
运行结果:
代码:2.轮廓矩的计算
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///轮廓矩的计算
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#include "opencv2/opencv.hpp"
-
using namespace cv;
-
#include <iostream>
-
using namespace std;
-
int main()
-
{
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//1.查找轮廓前的预处理
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Mat srcImg = imread("00.png", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
-
Mat copyImg = srcImg.clone();
-
cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY);
-
threshold(srcImg, srcImg, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);//确保黑中找白
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imshow("thresh", srcImg);
-
//2.查找轮廓
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vector<vector<Point>> contours;
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findContours(srcImg, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);//最外层轮廓
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drawContours(copyImg, contours, -1, Scalar(0, 255, 0), 2, 8);
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//3.轮廓矩的计算
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Moments moments0 = moments(contours[0],false);//计算轮廓矩
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cout << moments0.m00<< endl;//输出空间矩之一的m00
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imshow("contours", copyImg);
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waitKey(0);
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return 0;
-
}
运行结果:
代码:3.形状匹配---比较两个形状或轮廓间的相似度
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///形状匹配---比较两个形状或轮廓间的相似度
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#include "opencv2/opencv.hpp"
-
using namespace cv;
-
#include <iostream>
-
using namespace std;
-
int main()
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{
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//1.查找模版图像的轮廓
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Mat templateImg = imread("1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
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Mat copyImg1 = templateImg.clone();
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cvtColor(templateImg, templateImg, CV_BGR2GRAY);
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threshold(templateImg, templateImg, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);//确保黑中找白
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imshow("thresh1", templateImg);
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vector<vector<Point>> contours1;
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findContours(templateImg, contours1, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);//最外层轮廓
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drawContours(copyImg1, contours1, -1, Scalar(0, 255, 0), 2, 8);
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//2.查找待测试图像的轮廓
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Mat testImg = imread("2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
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Mat copyImg2 = testImg.clone();
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cvtColor(testImg, testImg, CV_BGR2GRAY);
-
threshold(testImg, testImg, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);//确保黑中找白
-
imshow("thresh2", testImg);
-
vector<vector<Point>> contours2;
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findContours(testImg, contours2, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);//最外层轮廓
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//3.形状匹配---比较两个形状或轮廓间的相似度
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for (int i = 0; i < contours2.size();i++)//遍历待测试图像的轮廓
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{
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//返回此轮廓与模版轮廓之间的相似度,a0越小越相似
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double a0 = matchShapes(contours1[0],contours2[i],CV_CONTOURS_MATCH_I1,0);
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cout << "模版轮廓与待测试图像轮廓" << i << "的相似度:" << a0 << endl;//输出两个轮廓间的相似度
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if (a0<0.1)//如果此轮廓与模版轮廓的相似度小于0.1
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{
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drawContours(copyImg2, contours2, i, Scalar(0, 255, 0), 2, 8);//则在待测试图像上画出此轮廓
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}
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imshow("copyImg2", copyImg2);
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if (waitKey(0) == 27)//等待按键进行下一个轮廓,ESC则退出
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{
-
cout << "ESC退出" << endl;
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break;
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}
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}
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waitKey(0);
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return 0;
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}
运行结果: