OpenCV的常用与形状形状描述相关函数及用法示例

OpenCV提供了提供了多种用于形状描述和分析的函数。这些函数能够帮助你提取图像中的形状特征，进行形状匹配、识别和分析。下面介绍一些常用的形状描述函数：

轮廓检测函数findContours()

findContours()函数用于在二值图像中查找轮廓。有两个原型函数，如下:

该函数已在前面的博文中详细介绍过，这里就不再做介绍了。

轮廓近似函数approxPolyDP()

approxPolyDP()用于对轮廓进行多边形近似。其原型如下：

approxPolyDP()函数参数：

curve 存储在 std::vector 或 Mat 中的 2D 点的输入向量

approxCure 近似的结果。类型应与输入曲线的类型匹配。

epsilon 指定近似精度的参数。这是原始曲线与其近似曲线之间的最大距离。

close 如果为 true，则近似曲线是闭合的（其第一个和最后一个顶点是连接的）。否则，它不会闭合。

轮廓面积函数contourArea()

contourArea()计算轮廓的面积。其原型如下：

contourArea()函数参数：

contour 2D 点（轮廓顶点）的输入向量，存储在 std::vector 或 Mat 中。

oriented 定向区域标志。如果为 true，则该函数根据轮廓方向（顺时针或逆时针）返回带符号的面积值。使用此功能，您可以通过获取区域的符号来确定轮廓的方向。默认情况下，该参数为 false，表示返回绝对值。

轮廓面周长函数arcLength()

arcLength() 计算轮廓的周长。其原型如下：

arcLength() 函数参数：

curve 存储在 std::vector 或 Mat 中的 2D 点的输入向量

closed 指示曲线是否闭合的标志。

最小外接圆函数 minEnclosingCircle()

minEnclosingCircle()函数找到轮廓的最小外接圆。其原型如下：

minEnclosingCircle()函数参数：

point 2D 点的输入向量，存储在 std::vector<> 或 Mat 中

center 输出圆的中心点

radius 输出圆的半径

轮廓最小矩形函数boundingRect()

boundingRect()函数计算包含轮廓的最小（直立）矩形。其原型如下：

boundingRect()函数参数 array 为输入灰度图像或2D点集，存储在std::vector或Mat中。

轮廓最小外接矩形函数minAreaRect()

minAreaRect()查找包围输入 2D 点集的最小区域的旋转矩形。其原型如下：

minAreaRect()函数参数 point为2D 点的输入向量，存储在 std::vector<> 或 Mat 中。

凸包函数convexHull()

convexHull() 函数计算轮廓的凸包。其原型如下：

convexHull()函数参数：

point 输入 2D 点集，存储在 std::vector 或 Mat 中。

hull 输出凸包。它要么是索引的整数向量，要么是点的向量。在第一种情况下，包元素是原始数组中凸包点的从 0 开始的索引（因为凸包点集是原始点集的子集）。在第二种情况下，外壳元素就是凸包点本身。

clockwise 方向标志。如果为 true，则输出凸包按顺时针方向排列。否则，它是逆时针方向。假定的坐标系的 X 轴指向右侧，Y 轴指向上方。

returnPoints 操作标志。对于矩阵，当标志为 true 时，函数返回凸包点。否则，它返回凸包点的索引。当输出数组为 std::vector 时，该标志被忽略，并且输出取决于向量的类型：std::vector<int> 意味着 returnPoints=false，std::vector<Point> 意味着 returnPoints=true。

形状匹配函数matchShapes()

matchShapes()函数比较两个形状之间的相似度。其原型如下：

matchShapes()函数参数：

contour1 第一个轮廓或灰度图像。

contour2 第二个轮廓或灰度图像。

method 比较方法，参见ShapeMatchModes：

parameter 方法特定的参数（现在不支持）。

Hu矩函数HuMoments(）

HuMoments(）Hu矩是一组用于形状识别的七个不变矩。其原型函数有两个，如下：

moments(）函数参数：

array 光栅图像（单通道、8 位或浮点 2D 数组）或 2D 点（Point 或 Point2f）的数组（ 1×N 或 N×1 ）。 binaryImage 如果为 true，则所有非零图像像素均被视为 1。该参数仅用于图像。

binaryImage 如果为 true，则所有非零图像像素均被视为 1。该参数仅用于图像。

以上函数用法示例

新建一个控制台应用程序，在源程序中加入如下代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{Mat src = imread("1.png");if (src.empty()){cout << "Cann't open image!" << endl;return -1;}imshow("Src1", src);Mat dst, dst1;cvtColor(src, dst1, COLOR_BGR2GRAY);GaussianBlur(dst1, dst, Size(7, 7), 0);threshold(dst, dst, 40, 200, THRESH_BINARY_INV);//imshow("Dst", dst);//findContursvector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hierarchy;findContours(dst, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);//approxPolyDPvector<Point> approx;for (size_t i = 0; i < 5; i++){approxPolyDP(contours[i], approx, arcLength(contours[0], true) * 0.005, true);polylines(src, approx, true, Scalar(0, 0, 255), 2);}//contourArea() and rcLength()float pl = arcLength(contours[0], 1);float a1 = contourArea(contours[0], 1);cout << "Conturs1  perimeters:  " << pl << endl;cout << "Conturs1  is area:  " << a1 << endl;//moments(),HuMoments()Moments m = moments(contours[6]);double hu[7];HuMoments(m, hu);cout << m.mu20 << endl;cout << m.mu11 << endl;cout << m.mu02 << endl;cout << m.mu30 << endl;cout << m.mu21 << endl;cout << m.mu12 << endl;cout << m.mu03 << endl;cout << hu << endl;//boundingRect()Rect rec1 = boundingRect(contours[7]);rectangle(src, rec1, Scalar(0, 0, 255), 2);//minEnclosingCirclePoint2f center;float radius;minEnclosingCircle(contours[8], center, radius);circle(src, center, radius, Scalar(0, 255, 0), 2);//minEnclosingCirclevector<Point2f> mTr;vector<Point>  mTr1;vector<vector<Point>> plg;minEnclosingTriangle(contours[11], mTr);for (int i = 0; i < 3; i++){Point p1;p1.x = mTr[i].x;p1.y= mTr[i].y;mTr1.push_back(p1);}plg.push_back(mTr1);polylines(src, plg, 1, Scalar(0, 255, 255), 2);//minAreaRect()vector<Point2f> pf;vector<Point> ps;RotatedRect rec2 = minAreaRect(contours[9]);rec2.points(pf);if (pf.empty()){cout << "pf is empty" << endl;}elsefor (int i = 0; i < pf.size(); i++){Point p;p.x = (int)(pf[i].x);p.y = (int)(pf[i].y);ps.push_back(p);}vector<vector<Point>> conturs_r;conturs_r.push_back(ps);drawContours(src, conturs_r, -1, Scalar(255, 0, 0), 2);//convexHullvector<Point> hull;vector<vector<Point>> conturs_h;convexHull(contours[10], hull);conturs_h.push_back(hull);drawContours(src, conturs_h, -1, Scalar(255, 255, 0), 2);//matchShapesdouble md = matchShapes(contours[0], contours[1], CONTOURS_MATCH_I2,1);cout << "md = " << md << endl;md = matchShapes(contours[0], contours[0], CONTOURS_MATCH_I2, 1);cout << "md1 = " << md << endl;imshow("Dst1", src);waitKey(0);
}

试运行，结果如下：