輪廓特徵屬性及應用(七)—位置關係及輪廓匹配
1.計算點與輪廓的距離及位置關係——pointPolygonTest()
2.矩的計算——moments()
3.形狀匹配(比較兩個形狀或輪廓間的相似度)——matchShapes()
先上ppt:
代碼:1.計算點到輪廓的距離與位置關係
///計算點到輪廓的距離與位置關係
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
//1.查找輪廓前的預處理
Mat srcImg = imread("00.png",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
Mat copyImg = srcImg.clone();
cvtColor(srcImg,srcImg,CV_BGR2GRAY);
threshold(srcImg,srcImg,100,255,CV_THRESH_BINARY);//確保黑中找白
imshow("thresh",srcImg);
//2.查找輪廓
vector<vector<Point>> contours;
findContours(srcImg,contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_NONE);//最外層輪廓
drawContours(copyImg, contours, -1, Scalar(0, 255, 0), 2, 8);
//3.計算點到輪廓的距離與位置關係
Point2f p1(20, 20);
circle(copyImg,p1,3,Scalar(0,0,255),-1,8);
double a0 = pointPolygonTest(contours[0], p1, true);//true表示點到輪廓的距離
double b0 = pointPolygonTest(contours[0], p1, false);//false表示計算點與輪廓的位置關係
cout << "a0=" << a0 << endl;
cout << "b0=" << b0 << endl;
imshow("contours",copyImg);
waitKey(0);
return 0;
}
運行結果:
代碼:2.輪廓矩的計算
///輪廓矩的計算
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
//1.查找輪廓前的預處理
Mat srcImg = imread("00.png", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
Mat copyImg = srcImg.clone();
cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY);
threshold(srcImg, srcImg, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);//確保黑中找白
imshow("thresh", srcImg);
//2.查找輪廓
vector<vector<Point>> contours;
findContours(srcImg, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);//最外層輪廓
drawContours(copyImg, contours, -1, Scalar(0, 255, 0), 2, 8);
//3.輪廓矩的計算
Moments moments0 = moments(contours[0],false);//計算輪廓矩
cout << moments0.m00<< endl;//輸出空間矩之一的m00
imshow("contours", copyImg);
waitKey(0);
return 0;
}
運行結果:
代碼:3.形狀匹配---比較兩個形狀或輪廓間的相似度
///形狀匹配---比較兩個形狀或輪廓間的相似度
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
//1.查找模版圖像的輪廓
Mat templateImg = imread("1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
Mat copyImg1 = templateImg.clone();
cvtColor(templateImg, templateImg, CV_BGR2GRAY);
threshold(templateImg, templateImg, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);//確保黑中找白
imshow("thresh1", templateImg);
vector<vector<Point>> contours1;
findContours(templateImg, contours1, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);//最外層輪廓
drawContours(copyImg1, contours1, -1, Scalar(0, 255, 0), 2, 8);
//2.查找待測試圖像的輪廓
Mat testImg = imread("2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
Mat copyImg2 = testImg.clone();
cvtColor(testImg, testImg, CV_BGR2GRAY);
threshold(testImg, testImg, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);//確保黑中找白
imshow("thresh2", testImg);
vector<vector<Point>> contours2;
findContours(testImg, contours2, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);//最外層輪廓
//3.形狀匹配---比較兩個形狀或輪廓間的相似度
for (int i = 0; i < contours2.size();i++)//遍歷待測試圖像的輪廓
{
//返回此輪廓與模版輪廓之間的相似度,a0越小越相似
double a0 = matchShapes(contours1[0],contours2[i],CV_CONTOURS_MATCH_I1,0);
cout << "模版輪廓與待測試圖像輪廓" << i << "的相似度:" << a0 << endl;//輸出兩個輪廓間的相似度
if (a0<0.1)//如果此輪廓與模版輪廓的相似度小於0.1
{
drawContours(copyImg2, contours2, i, Scalar(0, 255, 0), 2, 8);//則在待測試圖像上畫出此輪廓
}
imshow("copyImg2", copyImg2);
if (waitKey(0) == 27)//等待按鍵進行下一個輪廓,ESC則退出
{
cout << "ESC退出" << endl;
break;
}
}
waitKey(0);
return 0;
}
運行結果: