OpenCV 为轮廓创建边界框和圆(62)

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目标

在本教程中，您将学习如何：

使用 OpenCV 函数 cv::boundingRect
使用 OpenCV 函数 cv::minEnclosingCircle

cv::boundingRect 和 cv::minEnclosingCircle 都是 OpenCV 库中常用的图像处理函数，主要用于轮廓绘制和弧形分析等操作。

cv::boundingRect 是一个用于计算轮廓边界的函数，它可以计算由轮廓点定义的矩形边框。该函数的主要思路是，在轮廓点坐标系中寻找最小的水平矩形（或垂直矩形），然后返回该矩形的左上角坐标和宽度、高度等信息。通过 boundingRect 函数，我们可以实现轮廓的外边框计算和绘制操作，使得轮廓分析更加精确和直观。

cv::minEnclosingCircle 则是一个用于计算轮廓最小外接圆的函数，它可以计算由轮廓点定义的最小圆形。该函数的主要思路是，在轮廓点中寻找最小的能包含所有点的圆形，然后返回该圆的圆心和半径信息。通过 minEnclosingCircle 函数，我们可以实现轮廓的最小外接圆计算和绘制，同时也可以实现对弧形、角度等特征的计算和分析。

cv::boundingRect 和 cv::minEnclosingCircle 通常会一起使用。它们可以用于轮廓分析、目标跟踪、形状检测等操作。通过 boundingRect 函数计算轮廓的边框，我们可以确定轮廓的矩形区域，从而实现轮廓的定位和绘制操作；通过 minEnclosingCircle 函数计算轮廓的最小圆形，我们可以确定轮廓的圆形区域，并计算出圆形的特征，从而实现更加精确的轮廓分析和检测。

C++代码

本教程代码如下所示。您也可以从这里下载

#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;Mat src_gray;
int thresh = 100;
RNG rng(12345);void thresh_callback(int, void* );int main( int argc, char** argv )
{CommandLineParser parser( argc, argv, "{@input | stuff.jpg | input image}" );Mat src = imread( samples::findFile( parser.get<String>( "@input" ) ) );if( src.empty() ){cout << "Could not open or find the image!\n" << endl;cout << "usage: " << argv[0] << " <Input image>" << endl;return -1;}cvtColor( src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY );blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) );const char* source_window = "Source";namedWindow( source_window );imshow( source_window, src );const int max_thresh = 255;createTrackbar( "Canny thresh:", source_window, &thresh, max_thresh, thresh_callback );thresh_callback( 0, 0 );waitKey();return 0;
}void thresh_callback(int, void* )
{Mat canny_output;Canny( src_gray, canny_output, thresh, thresh*2 );vector<vector<Point> > contours;findContours( canny_output, contours, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE );vector<vector<Point> > contours_poly( contours.size() );vector<Rect> boundRect( contours.size() );vector<Point2f>centers( contours.size() );vector<float>radius( contours.size() );for( size_t i = 0; i < contours.size(); i++ ){approxPolyDP( contours[i], contours_poly[i], 3, true );boundRect[i] = boundingRect( contours_poly[i] );minEnclosingCircle( contours_poly[i], centers[i], radius[i] );}Mat drawing = Mat::zeros( canny_output.size(), CV_8UC3 );for( size_t i = 0; i< contours.size(); i++ ){Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 256), rng.uniform(0,256), rng.uniform(0,256) );drawContours( drawing, contours_poly, (int)i, color );rectangle( drawing, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), color, 2 );circle( drawing, centers[i], (int)radius[i], color, 2 );}imshow( "Contours", drawing );
}

解释

主要功能相当简单，从注释中我们执行以下操作：

打开图像，将其转换为灰度并模糊以消除噪点。

 CommandLineParser parser( argc, argv, "{@input | stuff.jpg | input image}" );Mat src = imread( samples::findFile( parser.get<String>( "@input" ) ) );if( src.empty() ){cout << "Could not open or find the image!\n" << endl;cout << "usage: " << argv[0] << " <Input image>" << endl;return -1;}cvtColor( src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY );blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) );

创建一个标题为“Source”的窗口，并在其中显示源文件。

 const char* source_window = "Source";namedWindow( source_window );imshow( source_window, src );

在 “Source”的窗口上创建一个跟踪栏，并为其分配回调函数。通常，回调函数用于对某种信号做出反应，在我们的例子中，它是跟踪栏的状态变化。需要显式一次性调用thresh_callback才能同时显示“轮廓”窗口和“源”窗口。

 const int max_thresh = 255;createTrackbar( "Canny thresh:", source_window, &thresh, max_thresh, thresh_callback );thresh_callback( 0, 0 );

回调函数完成了所有需要的工作。

使用 cv::Canny 检测图像中的边缘。

 Mat canny_output;Canny( src_gray, canny_output, thresh, thresh*2 );

查找等值线并将它们保存到向量 contour和hierarchy中

 vector<vector<Point> > contours;findContours( canny_output, contours, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE );

对于每个找到的等值线，我们现在以 +-3 的精度对多边形应用近似值，并指出曲线必须闭合。之后，我们为每个多边形找到一个边界矩形并将其保存到boundRect 。最后，我们为每个多边形找到一个最小封闭圆，并将其保存到center 和 radius向量。

 vector<vector<Point> > contours_poly( contours.size() );vector<Rect> boundRect( contours.size() );vector<Point2f>centers( contours.size() );vector<float>radius( contours.size() );for( size_t i = 0; i < contours.size(); i++ ){approxPolyDP( contours[i], contours_poly[i], 3, true );boundRect[i] = boundingRect( contours_poly[i] );minEnclosingCircle( contours_poly[i], centers[i], radius[i] );}

我们找到了我们需要的一切，我们所要做的就是画画。

创建新的无符号 8 位字符垫，填充零。它将包含我们将要制作的所有图纸（矩形和圆形）。

Mat drawing = Mat::zeros( canny_output.size(), CV_8UC3 );

对于每个等值线：选择一种随机颜色，用它绘制轮廓、边界矩形和最小封闭圆。

 for( size_t i = 0; i< contours.size(); i++ ){Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 256), rng.uniform(0,256), rng.uniform(0,256) );drawContours( drawing, contours_poly, (int)i, color );rectangle( drawing, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), color, 2 );circle( drawing, centers[i], (int)radius[i], color, 2 );}