OpenCV|OpenCV 轮廓周围绘制矩形框和圆形框的方法 OpenCV轮廓周围绘制矩形框和圆

轮廓周围绘制介绍没什么概念，就是给得出来的轮廓绘制周围图形，例如下图给左侧得出的轮廓去绘图得到右侧图像：

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相关API 减少多边形轮廓点数：approxPolyDP
函数作用：基于RDP算法实现,目的是减少多边形轮廓点数
函数原型：

//减少多边形轮廓点数approxPolyDP( InputArray curve,// 一般是由图像的轮廓点组成的点集 Mat(vector) OutputArray approxCurve,// 表示输出的多边形点集 double epsilon,// 主要表示输出的精度，就是两个轮廓点之间最大距离数，5,6,7，，8，，,， bool closed// 表示输出的多边形是否封闭）

RDP算法介绍：

判断起始点(当前点)与终点的距离是否小于 epsilon，若小于，结束，不小于执行2
选取起始点(当前点)A的后两个位置的点C，判断它们之间的距离是否小于 epsilon，若小于，点C与它们的中间点B都舍弃，若不小于，执行3
判断A与B，B与C的距离，若有一者小于 epsilon，则点B舍弃，否则保留。然后点C作为起始点(当前点)重复 1 2 3 步骤，直到终点(这里得出的是一系列符合要求的点)

轮廓周围绘制矩形：boundingRect、minAreaRect

cv::boundingRect(InputArray points) 得到轮廓周围最小矩形左上交点坐标和右下角点坐标，绘制一个矩形
cv::minAreaRect(InputArray points) 得到一个旋转的矩形，返回旋转矩形

轮廓周围绘制圆和椭圆：minEnclosingCircle、fitEllipse

// 得到轮廓周围最小椭圆cv::minEnclosingCircle(InputArray points,// 得到最小区域圆形Point2f& center,// 圆心位置输出参数float& radius// 圆的半径输出参数)// 得到轮廓周围最小椭圆cv::fitEllipse(InputArray points)

绘制步骤

将图像变为二值图像
发现轮廓，找到图像轮廓
通过相关API在轮廓点上找到最小包含矩形和圆，旋转矩形与椭圆
绘制周围

代码示例

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#include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; Mat src, gray_src, drawImg; int threshold_v = 170; int threshold_max = 255; const char* output_win = "rectangle-demo"; RNG rng(12345); void Contours_Callback(int, void*); int main(int argc, char** argv) { src = https://www.it610.com/article/imread("./test2.jpg"); if (!src.data) {printf("could not load image...\n"); return -1; } cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY); blur(gray_src, gray_src, Size(3, 3), Point(-1, -1)); const char* source_win = "input image"; namedWindow(source_win, CV_WINDOW_AUTOSIZE); namedWindow(output_win, CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow(source_win, src); createTrackbar("Threshold Value:", output_win, &threshold_v, threshold_max, Contours_Callback); Contours_Callback(0, 0); waitKey(0); return 0; }void Contours_Callback(int, void*) { Mat binary_output; vector contours; vector hierachy; threshold(gray_src, binary_output, threshold_v, threshold_max, THRESH_BINARY); imshow("binary image", binary_output); findContours(binary_output, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(-1, -1)); vector contours_ploy(contours.size()); vector ploy_rects(contours.size()); vector ccs(contours.size()); vector radius(contours.size()); vector minRects(contours.size()); vector myellipse(contours.size()); for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {approxPolyDP(Mat(contours[i]), contours_ploy[i], 3, true); ploy_rects[i] = boundingRect(contours_ploy[i]); minEnclosingCircle(contours_ploy[i], ccs[i], radius[i]); if (contours_ploy[i].size() > 5) {myellipse[i] = fitEllipse(contours_ploy[i]); minRects[i] = minAreaRect(contours_ploy[i]); } // draw it drawImg = Mat::zeros(src.size(), src.type()); Point2f pts[4]; for (size_t t = 0; t < contours.size(); t++) {Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)); //rectangle(drawImg, ploy_rects[t], color, 2, 8); //circle(drawImg, ccs[t], radius[t], color, 2, 8); if (contours_ploy[t].size() > 5) {ellipse(drawImg, myellipse[t], color, 1, 8); minRects[t].points(pts); for (int r = 0; r < 4; r++) {line(drawImg, pts[r], pts[(r + 1) % 4], color, 1, 8); } imshow(output_win, drawImg); return;

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