【OpenCV】图片几何特征提取

2016年08月16日 16:57:18 番茄发烧了阅读数：673

上一版不太好，又重新自己了一遍。

#include<cv.h>
#include<highgui.h>
using namespace cv;
using namespace std;
CvMemStorage *stroage;
IplImage *contourimage;
CvSeq *seq = NULL;
int ku = -1;
double pi = 3.141592;
int main()
{stroage = cvCreateMemStorage();Mat src = imread("E:\\14.jpg");Mat I;medianBlur(src, I, 3);//blur(src, I, Size(3, 3), Point(-1, -1));//GaussianBlur(src, I, Size(3, 3), 0, 0);//bilateralFilter(src, I, 5, 0.0, 10.0);contourimage = cvCreateImage(cvGetSize(&(CvMat)I), 8, 1);cvtColor(I, I, CV_BGR2GRAY);Mat contours;Canny(I, contours, 100, 255);threshold(contours, contours, 100, 255, CV_THRESH_TRUNC);int numcontours = cvFindContours(&(CvMat)contours, stroage, &seq, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST);CvMoments moments;CvHuMoments hu;cvMoments(&(CvMat)I, &moments, 0);cvGetHuMoments(&moments, &hu);if (ku != numcontours){ku = numcontours;printf("contournum:::: %d \n", numcontours);}CvSeq *c = 0;int zz = 0;int totl = 0;cvSet(contourimage, cvScalar(255, 0, 255));cvSet(contourimage, cvScalar(125, 0, 125));CvPoint2D32f center;float radius;CvPoint2D32f rectpoint[4];CvContour *testcontour = 0;//c为轮廓顶点数组for (c = seq; c != NULL; c = c->h_next){// 取得轮廓面积double testdbArea = fabs(cvContourArea(c, CV_WHOLE_SEQ));//取得轮廓长度double testdbLength = cvArcLength(c);c->block_max;if (testdbArea >= 50 && testdbLength <= 5000){//点集的最外面（up-right）矩形边界CvRect testrect = cvBoundingRect(c);//轮廓最小外界矩形CvBox2D testbox = cvMinAreaRect2(c);//cvDrawContours(&(CvMat)contours, c, cvScalar(0, 255, 255), cvScalar(0, 255, 0), 0, 2);cvRectangle(&(CvMat)contours, cvPoint(testrect.x, testrect.y + testrect.height), cvPoint(testrect.x + testrect.width, testrect.y), cvScalar(255, 0, 255), 1);double width = testrect.width;double height = testrect.height;double juxingmianji = width*height;//找外界圆//cvMinEnclosingCircle(c, &center, &radius); //cout <<  radius << endl;//cout << center.x << "；" << center.y << endl;//画外接圆//cvCircle(&(CvMat)contours, cvPointFrom32f(center), (int)radius, cvScalar(255, 0, 255), 2);//特征1矩形度float mianjibi = testdbArea / juxingmianji;//特征2延长度float changkuanbi = width / height;//特征3周长比float zhouchangbi = 2 * (height + width) / testdbLength;//特征4似圆度float r = 4 * pi*testdbArea / (testdbLength*testdbLength);//特征5形状复杂性float e = (testdbLength*testdbLength) / testdbArea;//不动点特征 hu.hu1    hu.hu2cout << "矩形度：" << mianjibi << endl;cout << "延长度：" << changkuanbi << endl;cout << "周长比：" << zhouchangbi << endl;cout << "似圆度：" << r << endl;cout << "形状复杂性：" << e << endl;cout << "一阶矩：" << hu.hu1 << endl;cout << "二阶矩：" << hu.hu2 << endl;}}namedWindow("Canny");imshow("Canny", contours);waitKey();return 0;
}

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