金字塔压力-面积-位移图像识别外接矩形绘制（wcy）

#include "stdafx.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include <opencv2/features2d.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/objdetect.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main(int argc, char** argv)
{cv::Mat image = cv::imread("E://image//3.jpg");//载入图像cv::Mat imageGray;cvtColor(image, imageGray, COLOR_BGR2GRAY); //转换为灰度图像//IplImage* img = cvLoadImage("E://image//1.png");if (imageGray.empty()){std::cout << "read image failure" << std::endl;return -1;}/*RNG rng((unsigned)time(NULL)); //生成随机数Mat Canny_output;vector<vector<Point>> contours; //边缘矢量vector<Vec4i> hierarchy;   //形状因子Canny(local, Canny_output, 200, 500, 3);  //边缘检测imshow("canny", Canny_output);findContours(Canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); //轮廓提取Mat drawing = Mat::zeros(Canny_output.size(), CV_8UC3); //新建一样大小的图像for (int i = 0; i < contours.size();i++)   //每个新的边缘赋RBG随机数{Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));drawContours(drawing, contours, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point()); //画出轮廓}imshow("contours", drawing);*///    Mat result;
//  Canny(image, result, 50, 150, 3);
//  //cv::imshow("localThreshold", local);//imshow("jieguo", result);//使用不同的二值化方法，再进行判断// 全局二值化int th = 100;cv::Mat global;//全局二值化图像globalcv::threshold(imageGray, global, th, 255,CV_THRESH_BINARY);// 局部自适应阈值二值化int blockSize =95;//邻域范围（2-40：95，-35）（50：95，-20）（60：95，-5）（70-80：385，-5）int constValue =-5;//补偿值cv::Mat local; //局部二值化图像localcv::adaptiveThreshold(imageGray, local, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, CV_THRESH_BINARY, blockSize, constValue);imshow("global", global);imshow("local", local);int rows = local.rows; //获取图像像素行int cols = local.cols;    //获取图像像素列vector<vector<Point>> contours;  // 轮廓容器//vector<vector<Point>> contours1;Rect centerRect(rows / 2 - 10, cols / 2 - 10, 20, 20); //定义中心矩阵vector<Vec4i> hierarcy;   findContours(local, contours, hierarcy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);vector<Rect> boundRect(contours.size());  //定义外接矩形集合vector<RotatedRect> box(contours.size()); //定义最小外接矩形集合// vector<Point> cen;  //中心点集合Point2f rect[4];//Point cenfor(int i=0; i<contours.size(); i++)    {box[i] = minAreaRect(Mat(contours[i]));  //计算每个轮廓最小外接矩形2         boundRect[i] = boundingRect(Mat(contours[i]));double area = (box[i].size.width)* (box[i].size.height);//计算面积if (area > 1){//cout << "矩形面积为： " << area << endl;//判断外接矩形的中心点是否为图片的中心if (box[i].center.x > centerRect.x && box[i].center.y > centerRect.y &&  box[i].center.y < centerRect.y + centerRect.height &&box[i].center.x < centerRect.x + centerRect.width){circle(image, Point(box[i].center.x, box[i].center.y), 2, Scalar(0, 255, 0), -1, 8);  //绘制最小外接矩形的中心点cout << "矩形面积为： " << area << endl;box[i].points(rect);  //把最小外接矩形四个端点复制给rect数组//double area = (box[i].size.width)* (box[i].size.height);//计算面积//cout << "矩形面积为： " << area << endl;rectangle(image, Point(boundRect[i].x, boundRect[i].y), Point(boundRect[i].x + boundRect[i].width, boundRect[i].y + boundRect[i].height), Scalar(0, 255, 0), 2, 8);//double recArea = contourArea(box[i],false);for (int j = 0; j < 4; j++){line(image, rect[j], rect[(j + 1) % 4], Scalar(0, 0, 255), 2, 8);  //绘制最小外接矩形每条边}}}}    imshow("dst", image);/* if (local.at<uchar>((local.rows) / 2, (local.cols) / 2)  = 0 && global.at<uchar>((local.rows) / 2, (local.cols) / 2)  > 0)//cv::imwrite("global.jpg", global);//cv::imwrite("local.jpg", local){int global_whiteNum = 0;int global_blackNum = 0;int rows = global.rows;int cols = global.cols;for (int j = 0; j < rows; j++)//遍历二值图像{for (int i = 0; i < cols; i++)  {if (global.at<uchar>(j, i) > 0) //计算黑白像素点总个数{global_whiteNum++;}else global_blackNum++;}}imshow("image", image);imshow("Gray", imageGray);cv::imshow("globalThreshold", global);//cv::imshow("localThreshold", local);cout << "global白色像素点一共有：" << global_whiteNum << endl;cout << "global黑色像素点一共有：" << global_blackNum << endl;}else {int local_blackNum = 0;int local_whiteNum = 0;int rows = local.rows;int cols = local.cols;for (int j = 0; j < rows; j++){for (int i = 0; i < cols; i++){if (local.at<uchar>(j, i) > 0){local_whiteNum++;}else local_blackNum++;}}imshow("image", image);imshow("Gray", imageGray);//cv::imshow("globalThreshold", global);cv::imshow("localThreshold", local);cout << "local白色像素点一共有：" << local_whiteNum << endl;cout << "local黑色像素点一共有：" << local_blackNum << endl;}*/cv::waitKey(0);return 0;
}

金字塔压力-面积-位移图像识别外接矩形绘制（wcy）相关推荐

二值图像最小外接矩形（正）
实现二值图像最小外接矩形(正) 用于目标识别散点图画框 % 原文链接:https://blog.csdn.net/rosfreshman/article/details/116380981 原文效果 ...
opencv 图像轮廓特征图像面积，轮廓周长，外接矩形、最小外接矩形、最小外接圆、拟合椭圆
找出图像轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, 3, 2) 画出图像轮廓 cnt = contours[1] cv.drawContours( ...
opencv findContours()轮廓特征分析大全(求面积、周长、几何矩、质心、凸包、最小外接矩形、最小外接三角形、最小外接椭圆等)
文章目录前言一.效果二.opencv对应函数介绍 1.轮廓面积 2.轮廓周长 3.轮廓几何矩 4.轮廓的最大外接矩形 5.轮廓的凸包 6.轮廓的最小外接矩形 7.轮廓的最小外接三角形 8.轮廓的 ...
python opencv最小外接矩形_Opencv绘制最小外接矩形、最小外接圆
Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect,求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle. minAreaRect方法原型: RotatedRect minAre ...
opencv学习之路（25）、轮廓查找与绘制（四）——正外接矩形
一.简介二.外接矩形的查找绘制 1 #include "opencv2/opencv.hpp" 2 using namespace cv; 3 void main() 4 { 5 ...
UVA10173(求凸包的面积最小外接矩形)
题目:10173 - Smallest Bounding Rectangle 求凸包的最小外接矩形的面积. 思路: 旋转卡壳给定点集S,求S的最小覆盖矩形最小覆盖矩形的四条边上,其中一条边有至少两 ...
python opencv最小外接矩形中心点_Opencv绘制最小外接矩形、最小外接圆
Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect,求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle. minAreaRect方法原型: RotatedRect minAre ...
【千律】OpenCV基础：图像外接矩形、最小外接矩形、凸包、外接圆、拟合椭圆的绘制
环境:Python3.8 和 OpenCV 内容:图像外接矩形.最小外接矩形.凸包.外接圆.拟合椭圆的绘制 import cv2 as cv import numpy as np import mat ...
最小外接矩形思路以及实现
最小外接矩形外接矩形计算对一个凸多边形进行外接矩形计算,需要知道当前面的最大xy 和最小xy值,即可获得外接矩形最小外接矩形计算对凸多边形的每一条边都绘制一个外接矩形求最小面积.下图展示了计算 ...

金字塔压力-面积-位移图像识别外接矩形绘制（wcy）

金字塔压力-面积-位移图像识别外接矩形绘制（wcy）

金字塔压力-面积-位移图像识别外接矩形绘制（wcy）相关推荐

最新文章

热门文章

金字塔压力-面积-位移图像识别 外接矩形绘制（wcy）

金字塔压力-面积-位移图像识别 外接矩形绘制（wcy）

金字塔压力-面积-位移图像识别 外接矩形绘制（wcy）相关推荐

最新文章

热门文章

金字塔压力-面积-位移图像识别外接矩形绘制（wcy）

金字塔压力-面积-位移图像识别外接矩形绘制（wcy）

金字塔压力-面积-位移图像识别外接矩形绘制（wcy）相关推荐