C++ OpenCV怎么实现形状识别功能

本篇内容主要讲解“C++ OpenCV怎么实现形状识别功能”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“C++ OpenCV怎么实现形状识别功能”吧!

一、图像预处理

原图如图所示：

首先第一步先进行图像预处理，得到二值图像。

	Mat gray;
	cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

	Mat gaussian;
	GaussianBlur(gray, gaussian, Size(3, 3), 0);

	Mat thresh;
	threshold(gaussian, thresh, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);

结果如图所示。接下来，需要对此二值图像进行轮廓提取，进而识别物体形状。

二、形状识别

本案例使用approxPolyDP进行形状识别，关于approxPolyDP OpenCV给出的定义是：

void approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed);

• curve：表示输入轮廓点集，可以是 vector 或 Mat 类型。

• approxCurve：多边形逼近结果，存储在approxCurve数组中。curve和approxCurve应该属于同一类型。

• epsilon：表示逼近准确度，你允许在原多边形和最终拟合的多边形之间存在的最大偏差。一般以其周长的百分比进行近似。

• closed：指明curve中的一系列点是否是一个闭合的多边形。若设为true，则认为曲线是闭合的。

我们通过统计多边形的“边”数来识别物体形状。

三、源码

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

//基础几何形状识别
bool Pattern_Recognition(Mat& src)
{
	//图像预处理
	Mat gray;
	cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

	Mat gaussian;
	GaussianBlur(gray, gaussian, Size(3, 3), 0);

	Mat thresh;
	threshold(gaussian, thresh, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);

	//轮廓查找
	vector<vector<Point>>contours;//轮廓点集
	findContours(thresh, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	vector<vector<Point>>conPoly(contours.size());//多边形逼近结果，与轮廓一一对应

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		double area = contourArea(contours[i]); //轮廓面积

		if (area > 1000)
		{
			Rect rect = boundingRect(contours[i]);//外界矩形

			double ratio = double(rect.width) / double(rect.height);//长宽比

			double peri = arcLength(contours[i], true);//周长

			approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true);//多边形近似

			int objSize = conPoly[i].size();//折线数--通过判断轮廓有几条边来识别图形

			string objName;
			Scalar color;
			if (objSize == 3)
			{
				objName = "Triangle";//三角形
				color = Scalar(0, 0, 255);
			}
			if (objSize == 4)
			{
				//通过长宽比判断正方形/长方形
				if (ratio > 0.99 && ratio < 1.01)
				{
					objName = "Square";//正方形
					color = Scalar(0, 255, 255);
				}
				else
				{
					objName = "Rectangle";//长方形
					color = Scalar(0, 255, 0);
				}
			}
			if (objSize == 8)
			{
				objName = "Circle";//圆形
				color = Scalar(255, 255, 0);
			}
			if (objSize == 10)
			{
				objName = "Star";//星形
				color = Scalar(255, 0, 255);
			}

			//效果绘制
			rectangle(src, rect, color, 2);
			putText(src, objName, rect.tl(), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, color, 2);
		}
	}

	return true;
}

int main()
{
	Mat src = imread("src.jpeg");
	if (src.empty())
	{
		cout << "No Image!" << endl;
		system("pause");
		return -1;
	}
	
	if (!Pattern_Recognition(src))return false;

	namedWindow("test", WINDOW_NORMAL);
	imshow("test", src);
	waitKey(0);
	system("pause");
	return 0;
}

四、结果显示

到此，相信大家对“C++ OpenCV怎么实现形状识别功能”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！