本文实例为大家分享了Opencv实现最小外接矩形和圆的具体代码，供大家参考，具体内容如下
步骤：将一幅图像先转灰度，再canny边缘检测得到二值化边缘图像，再寻找轮廓，轮廓是由一系列点构成的，要想获得轮廓的最小外接矩形，首先需要得到轮廓的近似多边形，用道格拉斯-普克抽稀（DP）算法，道格拉斯-普克抽稀算法，是将曲线近似表示为一系列点，并减少点的数量的一种算法。
该算法实现抽稀的过程是：
1）对曲线的首末点虚连一条直线，求曲线上所有点与直线的距离，并找出最大距离值dmax，用dmax与事先给定的阈值D相比：
2）若dmax<D，则将这条曲线上的中间点全部舍去；则该直线段作为曲线的近似，该段曲线处理完毕。
若dmax≥D，保留dmax对应的坐标点，并以该点为界，把曲线分为两部分，对这两部分重复使用该方法，即重复1），2）步，直到所有dmax均<D，即完成对曲线的抽稀。
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#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std; int value = 60;RNG rng(1);Mat src,gray_img,canny_img,dst;void callback(int, void*);int main(int arc, char** argv){ src = imread("2.jpg"); namedWindow("input",CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input", src); cvtColor(src, gray_img, CV_BGR2GRAY); namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE); createTrackbar("threshold", "output", &value, 255, callback); callback(0, 0); waitKey(0); return 0;}void callback(int, void*) { Canny(gray_img, canny_img, value, 2 * value); vector<vector<Point>>contours; vector<Vec4i> hierarchy; findContours(canny_img, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); vector<vector<Point>> contours_poly(contours.size()); vector<Rect>poly_rects(contours.size()); vector<Point2f>ccs(contours.size()); vector<float>radius(contours.size()); vector<RotatedRect> minRects(contours.size()); vector<RotatedRect> myellipse(contours.size()); for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { approxPolyDP(contours[i], contours_poly[i], 20, true);//获得点数比较少的近似多边形 poly_rects[i] = boundingRect(contours_poly[i]);//从近似多边形获得最小外接矩形 minEnclosingCircle(contours_poly[i], ccs[i], radius[i]);//从近似多边形获得最小外接圆 //多边形点数大于5才能绘制带方向的最小矩形和椭圆 if (contours_poly[i].size() > 5) { minRects[i] = minAreaRect(contours_poly[i]);//从近似多边形获得带方向的最小外接矩形 myellipse[i] = fitEllipse(contours_poly[i]);//从近似多边形获得带方向的最小外接椭圆 } } //绘制 src.copyTo(dst); Point2f pts[4]; for (int j = 0; j < contours.size(); j++) { Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)); rectangle(dst, poly_rects[j], color, 2,8); circle(dst, ccs[j], (int)radius[j], color, 2,8); //绘制带方向的最小外接矩形和椭圆 if (contours_poly[j].size() > 5) { ellipse(dst, myellipse[j], color, 2); minRects[j].points(pts); for (int k = 0; k < 4; k++) { line(dst, pts[k], pts[(k + 1)%4], color, 2); } } } imshow("output", dst); } |
运行结果如下：
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