29 OpenCV 图像距

文章目录

距的概念

距的概念

API函数

cpp 复制代码
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;
}
相关推荐
微学AI4 分钟前
融合注意力机制和BiGRU的电力领域发电量预测项目研究,并给出相关代码
人工智能·深度学习·自然语言处理·注意力机制·bigru
知来者逆16 分钟前
计算机视觉——速度与精度的完美结合的实时目标检测算法RF-DETR详解
图像处理·人工智能·深度学习·算法·目标检测·计算机视觉·rf-detr
一勺汤19 分钟前
YOLOv11改进-双Backbone架构:利用双backbone提高yolo11目标检测的精度
人工智能·yolo·双backbone·double backbone·yolo11 backbone·yolo 双backbone
武汉唯众智创21 分钟前
高职人工智能技术应用专业(计算机视觉方向)实训室解决方案
人工智能·计算机视觉·人工智能实训室·计算机视觉实训室·人工智能计算机视觉实训室
Johny_Zhao32 分钟前
MySQL 高可用集群搭建部署
linux·人工智能·mysql·信息安全·云计算·shell·yum源·系统运维·itsm
一只可爱的小猴子41 分钟前
2022李宏毅老师机器学习课程笔记
人工智能·笔记·机器学习
地瓜机器人1 小时前
乐聚机器人与地瓜机器人达成战略合作,联合发布Aelos Embodied具身智能
人工智能·机器人
带娃的IT创业者1 小时前
《AI大模型趣味实战》基于RAG向量数据库的知识库AI问答助手设计与实现
数据库·人工智能
__Benco1 小时前
OpenHarmony - 小型系统内核(LiteOS-A)(十),魔法键使用方法,用户态异常信息说明
人工智能·harmonyos
小杨4041 小时前
python入门系列二十(peewee)
人工智能·python·pycharm