初学Opencv实现一点点的功能都感觉很是吃力，所以不得不写点东西记忆一下，不然明天又忘记了

好记星不如烂笔头

我就想能不能处分出图片中的正方形和圆形，标记出来，我们这边就绘制器图像，下一步就是认识图片中的图像

发现轮廓

上图中是我们要区分的画出轮廓的图片看很简单，一个正方形两个圆，并且一个实心圆和一个空心圆

代码：

 public static void main(String[] args) throws IOException {try {ResourceBundle bundle = ResourceBundle.getBundle("opencv");String opencvDllName = bundle.getString("opencv.dllpath");System.load(opencvDllName);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}Range r1 = new Range(2, 5);Range r2 = new Range(1, 3);Mat src = Imgcodecs.imread("D:\\svnp\\MyYan\\res\\drawable\\rectangle.png");Mat dst = new Mat();Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();Mat hierarchy = new Mat();Imgproc.findContours(dst, contours, hierarchy, Imgproc.CV_BLUR, Imgproc.CHAIN_APPROX_NONE);Mat background=new Mat(src.size(),CvType.CV_8UC3, new Scalar(0,255,0));for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {// Imgproc.drawContours(src,contours,k,new Scalar(255,0,0),1,20,hierarchy);// System.out.println(point.dump());Imgproc.drawContours(background, contours, i, new Scalar(255, 0, 0), 1, 8, hierarchy);// Imgproc.drawMarker(Contours, point, new Scalar(255,0,0));}HighGui.imshow("ces", background);HighGui.waitKey(5);}

最后显示出来的结果：

我们来分析上面的代码，只有分析才能学到东西啊

1.首先获取图片，并且灰度化，不解释了

Mat src = Imgcodecs.imread("D:\\svnp\\MyYan\\res\\drawable\\rectangle.png");

Mat dst = new Mat();

Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

2.创建容器，获取轮廓所谓的容器是绘制轮廓返回的结果存储的位置

 List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();Mat hierarchy = new Mat();Imgproc.findContours(canny_r, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE,Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

3.绘制轮廓，并且显示结果

Mat background = new Mat(src.size(), CvType.CV_8UC3, new Scalar(0, 255, 0));for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {Imgproc.drawContours(background, contours, i, new Scalar(255, 0, 0), 1, 8, hierarchy);}HighGui.imshow("ces", background);HighGui.waitKey(5);

主要方法是绘制轮廓的方法

参数含义:

image 数据源

contours 轮廓点集合 List<MatOfPoint>

hierarchy 层级轮廓层级描述和contours是对应的

第四个参数：int型的mode，定义轮廓的检索模式：

取值一 RETR_EXTERNAL只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略

取值二：RETR_LIST 检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关

系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓，

所以hierarchy向量内所有元素的第3、第4个分量都会被置为-1，具体下文会讲到

取值三：RETR_CCOMP 检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系，外围为顶层，若外围

内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层

取值四：RETR_TREE，检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构。外层轮廓包含内层轮廓，内

层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。

第五个参数：int型的method，定义轮廓的近似方法：

取值一：CHAIN_APPROX_NONE 保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内

取值二 CHAIN_APPROX_SIMPLE 仅保存轮廓的拐点信息，把所有轮廓拐点处的点保存入contours

向量内，拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留

取值三和四：CHAIN_APPROX_TC89_L1，CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近

似算法

再次可以在第一步图片处理上进行优化

我们用其他的图片进行测试一下：

灰度化之后，可以使用canny进行边缘检测

     Mat dst = new Mat();Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);Mat canny_r=new Mat();Imgproc.Canny(dst, canny_r, 90, 180);

进行了边缘检测之后，再去绘制轮廓，效果会更好

我们当然还可以进一步的优化，进行高斯滤波

    Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);Mat canny_r=new Mat();Imgproc.Canny(dst, canny_r, 90, 180);Imgproc.GaussianBlur(canny_r, canny_r, new Size(5, 5),3);List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();Mat hierarchy = new Mat();Imgproc.findContours(canny_r, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE,Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

进行了高斯滤波之后

可以看到不进行高斯滤波和进行高斯滤波还是有区别的

我们可以看到的是，其实我们进行绘制轮廓之前可以进行基本的图片处理

轮廓的绘制

函数：

image 绘制轮廓的背景图片

contours 轮廓信息

contourIdx 绘制轮廓的索引 -1 标识绘制所有的轮廓点其他的值标识绘制轮廓的contours.get(0)对应的轮廓点

color 颜色

thickness 线条粗细

lintType ： // C++: enum LineTypes
public static final int
FILLED = -1,
LINE_4 = 4,
LINE_8 = 8,
LINE_AA = 16;

默认的thickness

thickness=2

画出其中高和宽度相差大于100的图形

 Mat src = Imgcodecs.imread(filename);// 加载需要被蒙太奇的图片，原图Mat dst = new Mat();Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);Imgproc.medianBlur(dst, dst,3);Mat oepn=Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.CV_SHAPE_RECT, new Size(5,5));Imgproc.morphologyEx(dst, dst, Imgproc.MORPH_HITMISS,oepn,new Point(-1,-1));Imgproc.threshold(dst,dst,0,255,Imgproc.THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_OTSU);List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();Mat hierarchy = new Mat();Imgproc.findContours(dst, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_NONE);for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {// 外边界Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(i));double w = rect.width;double h = rect.height;if(Math.abs(w-h)>100) {Imgproc.drawContours(src, contours,i+1, new Scalar(255, 255, 0), 2,Imgproc.LINE_8,hierarchy);}}HighGui.imshow("原图", src);
//      HighGui.imshow("矩形操作", dst2);HighGui.waitKey(0);

Imgproc.drawContours(src, contours,0, new Scalar(255, 255, 0), 2,Imgproc.LINE_8);
当第三个值contoursIdx的值确定的是时候，其实就是绘制的contours.get(contoursIdx)所表示的轮廓，当第三个值contoursIdx的值确定的是时候，表示绘制所有的轮廓

什么是轮廓

List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();

可以看到的是轮廓是存储在MatOfPoint，我们查看MatOfPoint发现是一些像素点，

轮廓是像素点组成的数组，集合

轮廓分析

我们可以从轮廓这里面或者到一个矩阵rect

Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(i));

并且获取到顶点，和矩阵的长度和宽度

     System.out.println(rect.tl()+"**********"+rect.br());double w = rect.width;double h = rect.height;

我们可以绘制具体位置的图形，比如我要绘制六边形的轮廓

我们通过简单的位置可以定位到最左侧的图形并绘制出其轮廓

我觉得我们设置是可以对MatOfPoint进行分析，轮廓分析，比如最简单的正方形，如果说rect.x=rect.y我们就可以认准为正方形

在一群图像中进行识别正方形

希望对你有所帮助

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