本文实例为大家分享了OpenCV检测图像中矩形的具体代码，供大家参考，具体内容如下
前言
1.OpenCV没有内置的矩形检测的函数，如果想检测矩形，要自己去实现。
2.我这里使用的OpenCV版本是3.30.
矩形检测
1.得到原始图像之后，代码处理的步骤是：
（1）滤波增强边缘。
（2）分离图像通道，并检测边缘。
（3） 提取轮廓。
（4）使用图像轮廓点进行多边形拟合。
（5）计算轮廓面积并得到矩形4个顶点。
（6）求轮廓边缘之间角度的最大余弦。
（7）画出矩形。
2.代码
- //检测矩形
- //第一个参数是传入的原始图像，第二是输出的图像。
- void findSquares(const Mat& image,Mat &out)
- {
- int thresh = 50, N = 5;
- vector<vector<Point> > squares;
- squares.clear();
- Mat src,dst, gray_one, gray;
- src = image.clone();
- out = image.clone();
- gray_one = Mat(src.size(), CV_8U);
- //滤波增强边缘检测
- medianBlur(src, dst, 9);
- //bilateralFilter(src, dst, 25, 25 * 2, 35);
- vector<vector<Point> > contours;
- vector<Vec4i> hierarchy;
- //在图像的每个颜色通道中查找矩形
- for (int c = 0; c < image.channels(); c++)
- {
- int ch[] = { c, 0 };
- //通道分离
- mixChannels(&dst, 1, &gray_one, 1, ch, 1);
- // 尝试几个阈值
- for (int l = 0; l < N; l++)
- {
- // 用canny()提取边缘
- if (l == 0)
- {
- //检测边缘
- Canny(gray_one, gray, 5, thresh, 5);
- //膨脹
- dilate(gray, gray, Mat(), Point(-1, -1));
- imshow("dilate", gray);
- }
- else
- {
- gray = gray_one >= (l + 1) * 255 / N;
- }
- // 轮廓查找
- //findContours(gray, contours, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
- findContours(gray, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
- vector<Point> approx;
- // 检测所找到的轮廓
- for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
- {
- //使用图像轮廓点进行多边形拟合
- approxPolyDP(Mat(contours[i]), approx, arcLength(Mat(contours[i]), true)*0.02, true);
- //计算轮廓面积后，得到矩形4个顶点
- if (approx.size() == 4 &&fabs(contourArea(Mat(approx))) > 1000 &&isContourConvex(Mat(approx)))
- {
- double maxCosine = 0;
- for (int j = 2; j < 5; j++)
- {
- // 求轮廓边缘之间角度的最大余弦
- double cosine = fabs(angle(approx[j % 4], approx[j - 2], approx[j - 1]));
- maxCosine = MAX(maxCosine, cosine);
- }
- if (maxCosine < 0.3)
- {
- squares.push_back(approx);
- }
- }
- }
- }
- }
- for (size_t i = 0; i < squares.size(); i++)
- {
- const Point* p = &squares[i][0];
- int n = (int)squares[i].size();
- if (p->x > 3 && p->y > 3)
- {
- polylines(out, &p, &n, 1, true, Scalar(0, 255, 0), 3, LINE_AA);
- }
- }
- imshow("dst",out);
- }
- static double angle(Point pt1, Point pt2, Point pt0)
- {
- double dx1 = pt1.x - pt0.x;
- double dy1 = pt1.y - pt0.y;
- double dx2 = pt2.x - pt0.x;
- double dy2 = pt2.y - pt0.y;
- return (dx1*dx2 + dy1*dy2) / sqrt((dx1*dx1 + dy1*dy1)*(dx2*dx2 + dy2*dy2) + 1e-10);
- }
3.运行结果
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。
原文链接：https://blog.csdn.net/matt45m/article/details/95753563
