[opencv][cpp] 学习手册3：多边形拟合

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[opencv][cpp] 学习手册3：多边形拟合
- 1. 多边形拟合示例：approxPolyDP
- 2. 心得
- &&_参考
- &&_问题解决

1. 多边形拟合示例：approxPolyDP

原理
图像截取自课件视频

目的：需要拟合红色的曲线

连接曲线首尾两端（S0，E）
对曲线上的每一个点做直线的垂线（取一个方向，比如从起始 S0 点到终点 E）
每一个垂线都有长度L，当某一个曲线上的点对应的 L 大于阈值 T，那么就记录下这个点 {Sn}
以这个点 Sn 为新的起点，连接 E，重复 1
得到了 {Sn} = {S1， S2， … ，Sn} 以及 E，这些点既是曲线的拟合点。
T 越小，拟合越精准。

代码

/**
Created by jacob on 12/31/20.
*/#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/utils/logger.hpp>using namespace std;
using namespace cv;namespace cvlog = cv::utils::logging;int main() {cvlog::setLogLevel(cvlog::LOG_LEVEL_INFO);string filename = "../img/book.jpg";Mat src = imread(filename, IMREAD_COLOR);resize(src, src, Size(src.cols / 2, src.rows / 2));// 1.将彩色图像转成灰度图像Mat grayImg;cvtColor(src, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);imshow("grayImg", grayImg);// 2. 转成二值图（黑底白字，白底黑字有不同的处理方式）Mat binary;threshold(grayImg, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_TRIANGLE);imshow("binary1", binary);// 膨胀操作（可选）Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));dilate(binary, binary, kernel, Point(-1, -1), 4);erode(binary, binary, kernel, Point(-1, -1), 4);bitwise_not(binary, binary);imshow("binary dilate", binary);// 定义一个画布，用于保存最大轮廓图像Mat maxImg = cv::Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);// 3. 找出工牌的轮廓vector<vector<Point>> contours;vector<cv::Vec4i> hierarchy;findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);CV_LOG_INFO(NULL, "contours size: " << contours.size())// 定义一个变量，存储所有多边形轮廓vector<vector<Point>> polyContours;for (int i = 0; i < contours.size(); ++i) {// 当前的轮廓所有的点vector<Point> contour = contours[i];
//        CV_LOG_INFO(NULL, "contour: [" << i << "]\n" << contour)// 计算面积double area = contourArea(contour);if (area > 10000) {// 在一个空白的图像中画出轮廓drawContours(maxImg, contours, i, Scalar(0, 0, 255), 3);// 根据轮廓，拟合出多边形出来vector<Point> polyPoint;approxPolyDP(contour, polyPoint, 100, true);CV_LOG_INFO(NULL, "拟合结果点的数量：" << polyPoint.size())polyContours.push_back(polyPoint);drawContours(maxImg, polyContours, -1, Scalar(0, 255, 255), 1);drawContours(src, polyContours, -1, Scalar(0, 255, 255), 1);}}// 输出四边形拟合点vector<Point> polyPoint = polyContours[0];for (int j = 0; j < polyPoint.size(); ++j) { // 左上角： 1， 右上角 0 左下角 2 右下角3cout << "点：" << polyPoint[j] << endl;}// 使用霍夫直线Mat maxGrayImg;cvtColor(maxImg, maxGrayImg, COLOR_BGR2GRAY);// 4. 找到边缘的交点vector<Point2f> sourcePoints = {polyPoint[1], polyPoint[0], polyPoint[2], polyPoint[3]};vector<Point2f> targetPoints = {Point2f(0, 0), Point2f(480, 0), Point2f(0, 640), Point2f(480, 640)};// 5. 运用透视变换Mat m = getPerspectiveTransform(sourcePoints, targetPoints);Mat dst;warpPerspective(src, dst, m, Size(480, 640));imshow("maxImg", maxImg);imshow("src", src);imshow("dst", dst);waitKey(0);return 0;
}

运行结果

2. 心得

没有标准化的处理方法
要对图像进行预处理，resize，dilate，erode，开闭处理等
此示例中对于白底黑字，黑底白字的处理方式不同，前者在预处理后应该需要进行一次二值图反转操作 bitwise_not

&&_参考

链接：opencv对二值图像进行颜色反色操作

&&_问题解决

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