29 OpenCV 图像距

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距的概念
API函数
示例

距的概念

API函数

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moments(
InputArray  array,//输入数据
bool   binaryImage=false // 是否为二值图像
)

contourArea(
InputArray  contour,//输入轮廓数据
bool   oriented// 默认false、返回绝对值)

arcLength(
InputArray  curve,//输入曲线数据
bool   closed// 是否是封闭曲线)

示例

c 复制代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace std;
using namespace cv;

Mat src, gray_src;
int threshold_value = 80;
int threshold_max = 255;
const char* output_win = "image moents demo";
RNG rng(12345);
void Demo_Moments(int, void*);
int main(int argc, char** argv) {
	src = imread("D:/vcprojects/images/circle.png");
	if (!src.data) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
	GaussianBlur(gray_src, gray_src, Size(3, 3), 0, 0);

	char input_win[] = "input image";
	namedWindow(input_win, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow(output_win, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(input_win, src);

	createTrackbar("Threshold Value : ", output_win, &threshold_value, threshold_max, Demo_Moments);
	Demo_Moments(0, 0);

	waitKey(0);
	return 0;
}

void Demo_Moments(int, void*) {
    // 定义变量
    Mat canny_output; // Canny边缘检测的输出
    vector<vector<Point>> contours; // 图像中找到的轮廓
    vector<Vec4i> hierachy; // 轮廓的层级结构

    // 应用Canny边缘检测
    Canny(gray_src, canny_output, threshold_value, threshold_value * 2, 3, false);
    // 在二值图像中找到轮廓
    findContours(canny_output, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

    // 计算轮廓的矩和质心
    vector<Moments> contours_moments(contours.size()); // 轮廓的矩
    vector<Point2f> ccs(contours.size()); // 轮廓的质心
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
   		 // 计算轮廓的矩
        contours_moments[i] = moments(contours[i]); 
        // 计算质心
        ccs[i] = Point(static_cast<float>(contours_moments[i].m10 / contours_moments[i].m00), static_cast<float>(contours_moments[i].m01 / contours_moments[i].m00)); 
    }

    // 在原始图像上绘制轮廓和质心
    Mat drawImg; // 用于绘制轮廓和质心的图像
    src.copyTo(drawImg); // 复制原始图像以进行绘制
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
        // 跳过小轮廓
        if (contours[i].size() < 100) {
            continue;
        }
        // 为每个轮廓生成随机颜色
        Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
        // 打印质心坐标和轮廓属性
        printf("center point x : %.2f y : %.2f\n", ccs[i].x, ccs[i].y);
        printf("contours %d area : %.2f   arc length : %.2f\n", i, contourArea(contours[i]), arcLength(contours[i], true));
        // 在图像上绘制轮廓和质心
        drawContours(drawImg, contours, i, color, 2, 8, hierachy, 0, Point(0, 0));
        circle(drawImg, ccs[i], 2, color, 2, 8);
    }

    // 显示绘制了轮廓和质心的图像
    imshow(output_win, drawImg);
    return;
}