OpenCV（三十四）：轮廓外接最大、最小矩形和多边形拟合

1.轮廓外接最大矩形boundingRect()

Rect cv::boundingRect ( InputArray array )

array:输入的灰度图像或者2D点集，数据类型为vector<Point>或者Mat。

示例代码：

复制代码

//轮廓最大外接矩阵
void Contour_external_maxmatrix(Mat image) {
    Mat gray,binary;
    cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化
    GaussianBlur(gray,gray,Size(9,9),2,2);//滤波
    threshold(gray,binary,170,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);//自适应二值化
    //轮廓检测
    vector<vector<Point>> contours;//轮廓
    vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量
    findContours(binary,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());
    //寻找轮廓的外接矩阵
    for(int n=0;n<contours.size();n++) {
        //最大外接矩阵
        Rect rect = boundingRect(contours[n]);
        rectangle(image, rect, Scalar(7, 67, 255), 2, 8, 0);
    }
    imwrite("/sdcard/DCIM/max.png",image);
}

轮廓外接最大矩形的结果：

2.轮廓外接最小矩形minAreaRect()

RotatedRect cv::minAreaRect ( InputArray points )

array:输入的灰度图像或者2D点集，数据类型为vector<Point>或者Mat。

示例代码：

复制代码

//轮廓最小外接矩阵
void Contour_external_minmatrix(Mat image){
    Mat gray,binary;
    cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化
    GaussianBlur(gray,gray,Size(9,9),2,2);//滤波
    threshold(gray,binary,170,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);//自适应二值化
    //轮廓检测
    vector<vector<Point>> contours;//轮廓
    vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量
    findContours(binary,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());
    //寻找轮廓的外接矩阵
    for(int n=0;n<contours.size();n++) {
          //最小外接矩阵
        RotatedRect rrect= minAreaRect(contours[n]);
        Point2f points[4];
        rrect.points(points);//读取最小外接矩阵的四个顶点
        Point2f cpt=rrect.center;//最小外接矩阵的中心
        //绘制旋转矩阵与中心位置
        for(int i=0;i<4;i++){
            if(i==3){
                line(image,points[i],points[0],Scalar(0,0,255,255),2,8,0);
                break;
            }
            line(image,points[i],points[i+1],Scalar(0,0,255,255),2,8,0);
        }
        //绘制矩阵中心
        circle(image,cpt,4,Scalar(0,0,255,255),-1,8,0);
    }
   imwrite("/sdcard/DCIM/min.png",image);

}

轮廓外接最小矩形的结果：

3.轮廓外接多边形approxPolyDP()

void cv::approxPolyDP (InputArray curve,

OutputArray approxCurve,

double epsilon,

bool closed

）

curve:输入轮廓像素点。
approxCurve:多边形逼近结果，以多边形顶点坐标的形式给出
epsilon:逼近的精度，即原始曲线和逼近曲线之间的最大距离。
closed:逼近曲线是否为封闭曲线的标志， true表示曲线封闭，即最后一个顶点与第一个顶点相连

示例代码：

复制代码

void drawapp(Mat result,Mat img2){
    for(int i=0;i<result.rows;i++){
        //最后一个坐标点与第一个坐标点连接
        if(i==result.rows-1){
            Vec2i point1=result.at<Vec2i>(i);
            Vec2i point2=result.at<Vec2i>(0);
            line(img2,point1,point2,Scalar(0,0,255,255),4,8,0);
            break;
        }
        Vec2i point1=result.at<Vec2i>(i);
        Vec2i point2=result.at<Vec2i>(i+1);
        line(img2,point1,point2,Scalar(0,0,255,255),4,8,0);
    }

}

//轮廓多边形拟合
void Contour_external_matrix(Mat image){
    Mat gray,binary;
    cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化
   // GaussianBlur(gray,gray,Size(9,9),2,2);//滤波
   // threshold(gray,binary,170,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);//自适应二值化
    //轮廓的发现与绘制
    vector<vector<Point>> contours;//轮廓
    vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量
    findContours(gray,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());
    //绘制多边形
    for(int n=0;n<contours.size();n++) {
        //用最小外接矩阵求取轮廓中心
        RotatedRect rrect= minAreaRect(contours[n]);
        Point2f center=rrect.center;//最小外接矩阵的中心
        circle(image,center,2,Scalar(0,0,255,255),2,8,0);
        Mat result;
        approxPolyDP(contours[n],result,4,true);//多边形拟合
        drawapp(result,image);
    }
    imwrite("/sdcard/DCIM/matrix.png",image);

}

多边形拟合的结果：