opencv学习——轮廓分析寻找近似圆

这是一张经过处理后的红灯的图像，我们需要找到其中的红灯，可以看到是两个圆，用霍夫圆之后发现其中调参非常麻烦，于是写了一个根据轮廓来分析圆的算法。

算法思想：findContours()找到图像的轮廓，使用minEnclosingCircle()找到轮廓的最小包围矩形，计算轮廓上的每个点到圆心的距离和半径的差值，进行累加（简单来说就是求轮廓中每个点到圆心距离和半径的方差），当累加和小于某个值时，我们认为它是一个圆。

核心函数：

//对轮廓进行分析
float calculateCircularity(vector<Point> contours)
{Point2f center;float radius = 0;minEnclosingCircle((Mat)contours, center, radius);float fsum = 0;float fcompare = 0;for (int i = 0; i < contours.size(); i++){Point2f ptmp = contours[i];//计算距离float fdistance = sqrt(((float)ptmp.x - center.x)*((float)ptmp.x - center.x) + ((float)ptmp.y - center.y)*((float)ptmp.y - center.y));//累加距离到圆心的差值float fdiff = abs(fdistance - radius);fsum = fsum + fdiff;}fcompare = fsum / (float)contours.size();return fcompare;
}

首先找到轮廓，并且对绘制出轮廓，蓝色为轮廓，其中包含了我们需要的红灯和不需要的数字

vector<vector<Point>>contours;vector<Vec4i>hierarchy;findContours(binary,contours,hierarchy, RETR_LIST,CHAIN_APPROX_SIMPLE);drawContours(src, contours, -1, Scalar(255, 0, 0));

我们对提取的每个轮廓进行圆的特性分析，并且输出得到的差值累加和

可以看到有两个累加和比较小的，不确定是否是两个红灯，暂时设置阈值为0.6，将轮廓分析后累加和小于阈值的用绿色进行绘制

成功找到两个红灯

下面贴上整个工程代码

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>using namespace std;
using namespace cv;//对轮廓进行分析
float calculateCircularity(vector<Point> contours)
{Point2f center;float radius = 0;minEnclosingCircle((Mat)contours, center, radius);float fsum = 0;float fcompare = 0;for (int i = 0; i < contours.size(); i++){Point2f ptmp = contours[i];//计算距离float fdistance = sqrt(((float)ptmp.x - center.x)*((float)ptmp.x - center.x) + ((float)ptmp.y - center.y)*((float)ptmp.y - center.y));//累加距离到圆心的差值float fdiff = abs(fdistance - radius);fsum = fsum + fdiff;}fcompare = fsum / (float)contours.size();return fcompare;
}
int main()
{Mat src = imread("cc.png");//读入有圆的图片imwrite("src.jpg", src);//红绿灯在图像上方，可以选择只分析上半部分图像Mat src_copy = src(Rect(0, 0, src.cols, src.rows / 2));Mat gray;Mat binary;vector<Mat>matSplit;cvtColor(src_copy, gray, COLOR_BGR2GRAY);//二值化threshold(gray, binary, 100, 255, THRESH_OTSU);//闭操作Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(5, 5));morphologyEx(binary, binary, MORPH_CLOSE, kernel);//找轮廓vector<vector<Point>>contours;vector<Vec4i>hierarchy;findContours(binary,contours,hierarchy, RETR_LIST,CHAIN_APPROX_SIMPLE);vector<vector<Point>>DrawContour;for (int i = 0; i < contours.size(); i++){//对每个轮廓进行分析float fCircle = calculateCircularity(contours[i]);cout << fCircle << endl;//符合圆的特性，则加入vectorif(fCircle<0.6)DrawContour.push_back(contours[i]);}drawContours(src, DrawContour, -1, Scalar(0, 255, 0), 3);imwrite("circle.jpg", src);waitKey(0);return 0;
}

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