利用opencv进行圆形标志提取和质心计算

最近跟着老师做项目，需要对图片中拍摄的圆形标志点进行检测和提取，查了一些资料和博客，记录一下过程。实际拍摄的图片如图所示：

图片处理过程的大概思路是：
1、进行双边滤波处理（可以较好的保留圆形标志的边缘信息）

CV_EXPORTS_W void bilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, int d,double sigmaColor, double sigmaSpace,int borderType = BORDER_DEFAULT );

2、利用Mean shift区域分割算法分割圆形标志（分割次数可以根据图片具体情况而定）

CV_EXPORTS_W void pyrMeanShiftFiltering( InputArray src, OutputArray dst,double sp, double sr, int maxLevel = 1,TermCriteria termcrit=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS,5,1) );

double sp—滑动空间的窗口半径
double sr—颜色窗口半径
termcrit：迭代算法终止条件（可以选择迭代次数或者迭代精度作为终止条件）

3、将分割出圆形标志进行Canny算子边缘检测

4、利用findContours函数获取轮廓信息并填充区域轮廓内部
findContours函数的定义：

CV_EXPORTS_W void findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours,OutputArray hierarchy, int mode,int method, Point offset = Point());

Mat draw00 = Mat(resultCanny.size(), CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));findContours(resultCanny, Contours, Hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));//轮廓检测for (int i = 0; i < Contours.size(); i++){//Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));drawContours(draw00, Contours, i, (0, 0, 0), -1, 8, Hierarchy, 0, Point());//填充内部区域//circle(drawing_0, mc[i], 4, color, -1, 8, 0);}

6、再次使用轮廓提取函数findContours获取轮廓信息并计算轮廓矩和提取轮廓质心

findContours(dst_2, Contours, Hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));//轮廓检测vector<Moments> mu(Contours.size());vector<Point2f> mc(Contours.size());for (int i = 0; i < Contours.size(); i++) {mu[i] = moments(Contours[i], false);}for (int i = 0; i < Contours.size(); i++){mc[i] = Point2f(mu[i].m10 / mu[i].m00, mu[i].m01 / mu[i].m00);//质心计算 }

实验的源代码:

Mat src1 = imread("E:/标志检测/image/2/DMcameraTest-Snapshot-20161101081515-560083999222.BMP");Mat dst = src1.clone();//原图像深拷贝到目标图像Mat src2 = src1.clone();Mat blur_deal;int ksizes = 5;//medianBlur(src1, blur_deal, ksizes);//中值滤波处理bilateralFilter(src1, blur_deal,10,50,50);//双边滤波Mat result1, result2;TermCriteria T10 = TermCriteria(TermCriteria::COUNT | TermCriteria::EPS, 10, 0.1);pyrMeanShiftFiltering(blur_deal, result1, 5, 25, 2, T10);pyrMeanShiftFiltering(result1, result2, 5, 25, 2, T10);//pyrMeanShiftFiltering(result2, result2, 5, 25, 2, T10);namedWindow("分割结果", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("分割结果", result1);//对图像进行Canny边缘检测Mat imgCanny, resultCanny;Canny(src1, imgCanny, 50, 100);Canny(result2, resultCanny,50,100);vector<vector<Point>> Contours;vector<Vec4i> Hierarchy;vector<Vec3f> circles;Mat gray_src;cvtColor(result2, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);//转为灰度图像Mat draw00 = Mat(resultCanny.size(), CV_8UC3, Scalar(255,255,255));findContours(resultCanny, Contours, Hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));//轮廓检测for (int i = 0; i < Contours.size(); i++){drawContours(draw00, Contours, i, (0,0,0), -1, 8, Hierarchy, 0, Point());}Mat test00;cvtColor(draw00, test00,COLOR_BGR2GRAY);threshold(test00, test00, 100, 255, THRESH_BINARY_INV);//二值化findContours(test00, Contours, Hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));//轮廓检测vector<Moments> mu(Contours.size());vector<Point2f> mc(Contours.size());for (int i = 0; i < Contours.size(); i++) {mu[i] = moments(Contours[i], false);}for (int i = 0; i < Contours.size(); i++) {cout << "mu[].m10: " << mu[i].m10 << " mu[].m00: " << mu[i].m00 << " mu[].m01: " << mu[i].m01 << endl;cout << "轮廓大小：" << contourArea(Contours[i]) << endl;mc[i] = Point2f(mu[i].m10 / mu[i].m00, mu[i].m01 / mu[i].m00);//质心计算waitKey(0);return 0;}

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