当前位置: 首页 > news >正文

OpenCV(三十四):轮廓外接最大、最小矩形和多边形拟合

目录

1.轮廓外接最大矩形boundingRect()

2.轮廓外接最小矩形minAreaRect()

3.轮廓外接多边形approxPolyDP()


1.轮廓外接最大矩形boundingRect()

Rect cv::boundingRect ( InputArray array )

  • array:输入的灰度图像或者2D点集,数据类型为vector<Point>或者Mat。

示例代码:

//轮廓最大外接矩阵
void Contour_external_maxmatrix(Mat image) {Mat gray,binary;cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化GaussianBlur(gray,gray,Size(9,9),2,2);//滤波threshold(gray,binary,170,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);//自适应二值化//轮廓检测vector<vector<Point>> contours;//轮廓vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量findContours(binary,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());//寻找轮廓的外接矩阵for(int n=0;n<contours.size();n++) {//最大外接矩阵Rect rect = boundingRect(contours[n]);rectangle(image, rect, Scalar(7, 67, 255), 2, 8, 0);}imwrite("/sdcard/DCIM/max.png",image);
}

 轮廓外接最大矩形的结果:

2.轮廓外接最小矩形minAreaRect()

RotatedRect cv::minAreaRect ( InputArray points )

  • array:输入的灰度图像或者2D点集,数据类型为vector<Point>或者Mat。

示例代码:


//轮廓最小外接矩阵
void Contour_external_minmatrix(Mat image){Mat gray,binary;cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化GaussianBlur(gray,gray,Size(9,9),2,2);//滤波threshold(gray,binary,170,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);//自适应二值化//轮廓检测vector<vector<Point>> contours;//轮廓vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量findContours(binary,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());//寻找轮廓的外接矩阵for(int n=0;n<contours.size();n++) {//最小外接矩阵RotatedRect rrect= minAreaRect(contours[n]);Point2f points[4];rrect.points(points);//读取最小外接矩阵的四个顶点Point2f cpt=rrect.center;//最小外接矩阵的中心//绘制旋转矩阵与中心位置for(int i=0;i<4;i++){if(i==3){line(image,points[i],points[0],Scalar(0,0,255,255),2,8,0);break;}line(image,points[i],points[i+1],Scalar(0,0,255,255),2,8,0);}//绘制矩阵中心circle(image,cpt,4,Scalar(0,0,255,255),-1,8,0);}imwrite("/sdcard/DCIM/min.png",image);}

 轮廓外接最小矩形的结果:

 

3.轮廓外接多边形approxPolyDP()

void cv::approxPolyDP (InputArray curve,

OutputArray approxCurve,

double    epsilon,

bool      closed

  • curve:输入轮廓像素点。
  • approxCurve:多边形逼近结果,以多边形顶点坐标的形式给出
  • epsilon:逼近的精度,即原始曲线和逼近曲线之间的最大距离。
  • closed:逼近曲线是否为封闭曲线的标志, true表示曲线封闭,即最后一个顶点与第一个顶点相连

示例代码:


void drawapp(Mat result,Mat img2){for(int i=0;i<result.rows;i++){//最后一个坐标点与第一个坐标点连接if(i==result.rows-1){Vec2i point1=result.at<Vec2i>(i);Vec2i point2=result.at<Vec2i>(0);line(img2,point1,point2,Scalar(0,0,255,255),4,8,0);break;}Vec2i point1=result.at<Vec2i>(i);Vec2i point2=result.at<Vec2i>(i+1);line(img2,point1,point2,Scalar(0,0,255,255),4,8,0);}}//轮廓多边形拟合
void Contour_external_matrix(Mat image){Mat gray,binary;cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化// GaussianBlur(gray,gray,Size(9,9),2,2);//滤波// threshold(gray,binary,170,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);//自适应二值化//轮廓的发现与绘制vector<vector<Point>> contours;//轮廓vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量findContours(gray,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());//绘制多边形for(int n=0;n<contours.size();n++) {//用最小外接矩阵求取轮廓中心RotatedRect rrect= minAreaRect(contours[n]);Point2f center=rrect.center;//最小外接矩阵的中心circle(image,center,2,Scalar(0,0,255,255),2,8,0);Mat result;approxPolyDP(contours[n],result,4,true);//多边形拟合drawapp(result,image);}imwrite("/sdcard/DCIM/matrix.png",image);}

多边形拟合的结果:

相关文章:

OpenCV(三十四):轮廓外接最大、最小矩形和多边形拟合

目录 1.轮廓外接最大矩形boundingRect() 2.轮廓外接最小矩形minAreaRect() 3.轮廓外接多边形approxPolyDP() 1.轮廓外接最大矩形boundingRect() Rect cv::boundingRect ( InputArray array ) array:输入的灰度图像或者2D点集&#xff0c;数据类型为vector<Point>或者M…...

Kafka3.0.0版本——消费者(offset的默认维护位置)

目录 一、offset的默认维护位置1.1、offset的默认维护位置概述1.2、offset的默认维护位置图解 二、消费者offset的案例 一、offset的默认维护位置 1.1、offset的默认维护位置概述 Kafka0.9版本之前&#xff0c;consumer默认将offset保存在Zookeeper中。从Kafka0.9版本开始&am…...

Wireshark技巧[监听串口包]

监听串口包 本文摘录于&#xff1a;https://blog.csdn.net/qq_20405005/article/details/79652927只是做学习备份之用&#xff0c;绝无抄袭之意&#xff0c;有疑惑请联系本人&#xff01; 这里要保证安装了USBpcap: 打开USBpcap后一半都要输入过滤条件,否则USB太多数据了,比如…...

安全运营中心即服务提供商评估

如果组织当前没有自己的安全运营中心(SOC)&#xff0c;那么可能需要考虑如何在不从头开始构建的情况下获得安全运营中心(SOC)。自己构建安全运营中心(SOC)的费用可能会非常昂贵&#xff0c;考虑到工作人员全天候运营的配置成本&#xff0c;就更是如此。在过去几年中&#xff0c…...

算法通关村第十三关——幂运算问题解析

前言 幂运算为常见的数学运算&#xff0c;形式为 a b a^b ab &#xff0c;其中a为底数&#xff0c;b为指数&#xff0c; 力扣中&#xff0c;幂运算相关的问题主要是判断一个数是不是特定正整数的整数次幂&#xff0c;以及快速幂的处理。 1.求2的幂 力扣231题&#xff0c;给…...

Python 之使用Numpy库来加载Numpy(.npy)文件并检查其内容

文章目录 总的介绍data.dtypedata.shapedata.ndimdata.size 总的介绍 要判断一个Numpy&#xff08;.npy&#xff09;文件的数据集类型&#xff0c;你可以使用Python中的Numpy库来加载该文件并检查其内容。以下是一些常见的步骤&#xff1a; 导入Numpy库&#xff1a; 首先&…...

C#学习系列之UDP同端口收发问题

C#学习系列之UDP同端口收发问题 前言解决办法关于JoinMulticastGroup总结 前言 想测试自己的程序问题&#xff0c;建立了两个UDP程序&#xff0c;一个往端口中接到数就传出去&#xff0c;另一个从这个端口接数据来解析。 出现的问题是 每次打开端口&#xff0c;另一个程序就无…...

SpringMVC之文件上传下载以及jrebel的使用

目录 一、文件上传 1.1 导入依赖 1.2 配置文件上传解析器 1.3 配置服务器存放文件地址 1.3.1 点击编辑Configurations 1.3.2 将项目部署至tomcat服务器上 1.3.3 配置相对路径 1.4 导入PropertiesUtil工具类 1.5 编写resource.properties 1.6 添加sql 1.7 编写PageCo…...

基于Fomantic UI Web构建 个人导航站点网站源码 网站技术导航源码

BYR-Navi-master好看有个性的网站技术导航源码 该网站基于Fomantic UI Web框架构建&#xff0c;整个项目的设计和构建具有高度的配置和定制灵活性。 整体风格比较适合个人导航站点使用 搜索框输入关键词后&#xff0c;点击上方搜索引擎图标可跳转打开对应搜索引擎搜索结果&am…...

DRF02-请求响应与路由

文章目录 1. http请求响应1.1. 请求与响应1.1.1 Request1.1.1.1 常用属性1).data2).query_params3)request._request基本使用1.1.2 Response1.1.2.1 构造方式1.1.2.2 response对象的属性1).data2).status_code3).content1.1.2.3 状态码1)信息告知 - 1xx2)成功 - 2xx3)…...

http直接调用paddlepaddle实现文字转语音,语音转文字

由于环境问题,折腾好久,记录下来,安装后使用还是很方便的 记录下来,方便自己,方便大家 1.安装 参考官方文档: mirrors / paddlepaddle / paddlespeech GitCode 2.启动server 参考官方文档: mirrors / paddlepaddle / paddlespeech GitCode 3.直接调用 参考官方文档: htt…...

9. xaml ComboBox控件

1.运行图像 2.运行源码 a.Xaml源码 <Grid Name="Grid1"><!--IsDropDownOpen="True" 默认就是打开的--><ComboBox x:Name="co...

【后量子密码】CRYSTALS-KYBER 算法(二):密钥封装 KEM(附源码分析)

一、前言 Kyber 算法是一种满足 IND-CCA2 安全的密钥封装机制(key-encapsulation mechanism,KEM),其安全性依赖于MLWE 问题的困难性。Kyber 算法构建采用了两阶段的方法:首先引入了一种IND-CPA 安全的公钥加密方案,用于加密长度为32字节的消息,称之为Kyber.CPAPKE;然后…...

什么是原⼦操作?在 JUC 中有哪些原⼦类?

原子操作是一种在多线程环境下不会被中断的操作,它要么完全执行,要么完全不执行,不会出现中间状态。原子操作通常是对共享数据的操作,确保多个线程同时访问共享数据时不会导致数据不一致或损坏。 在Java中,java.util.concurrent 包提供了一组原子类,用于执行原子操作。以…...

2022年12月 C/C++(八级)真题解析#中国电子学会#全国青少年软件编程等级考试

C/C++编程(1~8级)全部真题・点这里 第1题:生理周期 人生来就有三个生理周期,分别为体力、感情和智力周期,它们的周期长度为23天、28天和33天。每一个周期中有一天是高峰。在高峰这天,人会在相应的方面表现出色。例如,智力周期的高峰,人会思维敏捷,精力容易高度集中。因…...

Hadoop的HDFS的集群安装部署

注意&#xff1a;主机名不要有/_等特殊的字符&#xff0c;不然后面会出问题。有问题可以看看第5点&#xff08;问题&#xff09;。 1、下载 1.1、去官网&#xff0c;点下载 下载地址&#xff1a;https://hadoop.apache.org/ 1.2、选择下载的版本 1.2.1、最新版 1.2.2、其…...

uniapp 在 onLoad 事件中 this.$refs 娶不到的问题

现象 本人想在主页面加载的时候调用子组件的方法。示例代码如下&#xff1a; 运行&#xff0c;发现 this.$refs 取不到。如下图所示&#xff1a; 解决方法&#xff0c;把onLoad 换为 onReady 就可以了。...

常見算法時間複雜度分析

当我们进行算法分析时&#xff0c;通常会忽略掉常数倍数的因子和低阶项&#xff0c;只考虑最高阶的项。这是因为在大规模问题下&#xff0c;较小的项和常数倍数的因子相对于最高阶的项来说变得可以忽略不计。 以下是一些常见的示例&#xff0c;说明了常数倍数的因子和高阶项对…...

自学Python05-学会Python中的函数定义

亲爱的同学们&#xff0c;今天我们将开始学习 Python 中的函数。函数就像一个魔法盒子&#xff0c;可以让我们在程序中执行一段代码&#xff0c;并且可以反复使用。这样&#xff0c;我们的程序就可以变得更加简洁和易于理解。现在&#xff0c;让我们一起来学习如何使用函数吧&a…...

设计模式-组合模式(Composite)

文章目录 前言一、组合模式的概念二、组合模式的优缺点1.优点2.缺点 三、组合模式的实现总结 前言 组合模式&#xff08;Composite Pattern&#xff09;是一种结构型设计模式&#xff0c;它允许你将对象组合成树状结构以表示“整体-部分”的层次结构。组合模式使得客户端可以统…...

R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解

R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解 一、项目概述 本文将构建一个完整的R语言AI部署解决方案,实现鸢尾花分类模型的训练、保存、离线部署和预测功能。核心特点: 100%离线运行能力自包含环境依赖生产级错误处理跨平台兼容性模型版本管理# 文件结构说明 Iris_AI_Deployme…...

VTK如何让部分单位不可见

最近遇到一个需求&#xff0c;需要让一个vtkDataSet中的部分单元不可见&#xff0c;查阅了一些资料大概有以下几种方式 1.通过颜色映射表来进行&#xff0c;是最正规的做法 vtkNew<vtkLookupTable> lut; //值为0不显示&#xff0c;主要是最后一个参数&#xff0c;透明度…...

css3笔记 (1) 自用

outline: none 用于移除元素获得焦点时默认的轮廓线 broder:0 用于移除边框 font-size&#xff1a;0 用于设置字体不显示 list-style: none 消除<li> 标签默认样式 margin: xx auto 版心居中 width:100% 通栏 vertical-align 作用于行内元素 / 表格单元格&#xff…...

GC1808高性能24位立体声音频ADC芯片解析

1. 芯片概述 GC1808是一款24位立体声音频模数转换器&#xff08;ADC&#xff09;&#xff0c;支持8kHz~96kHz采样率&#xff0c;集成Δ-Σ调制器、数字抗混叠滤波器和高通滤波器&#xff0c;适用于高保真音频采集场景。 2. 核心特性 高精度&#xff1a;24位分辨率&#xff0c…...

重启Eureka集群中的节点,对已经注册的服务有什么影响

先看答案&#xff0c;如果正确地操作&#xff0c;重启Eureka集群中的节点&#xff0c;对已经注册的服务影响非常小&#xff0c;甚至可以做到无感知。 但如果操作不当&#xff0c;可能会引发短暂的服务发现问题。 下面我们从Eureka的核心工作原理来详细分析这个问题。 Eureka的…...

Python ROS2【机器人中间件框架】 简介

销量过万TEEIS德国护膝夏天用薄款 优惠券冠生园 百花蜂蜜428g 挤压瓶纯蜂蜜巨奇严选 鞋子除臭剂360ml 多芬身体磨砂膏280g健70%-75%酒精消毒棉片湿巾1418cm 80片/袋3袋大包清洁食品用消毒 优惠券AIMORNY52朵红玫瑰永生香皂花同城配送非鲜花七夕情人节生日礼物送女友 热卖妙洁棉…...

在 Spring Boot 中使用 JSP

jsp&#xff1f; 好多年没用了。重新整一下 还费了点时间&#xff0c;记录一下。 项目结构&#xff1a; pom: <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi"http://ww…...

[USACO23FEB] Bakery S

题目描述 Bessie 开了一家面包店! 在她的面包店里&#xff0c;Bessie 有一个烤箱&#xff0c;可以在 t C t_C tC​ 的时间内生产一块饼干或在 t M t_M tM​ 单位时间内生产一块松糕。 ( 1 ≤ t C , t M ≤ 10 9 ) (1 \le t_C,t_M \le 10^9) (1≤tC​,tM​≤109)。由于空间…...

Qt的学习(一)

1.什么是Qt Qt特指用来进行桌面应用开发&#xff08;电脑上写的程序&#xff09;涉及到的一套技术Qt无法开发网页前端&#xff0c;也不能开发移动应用。 客户端开发的重要任务&#xff1a;编写和用户交互的界面。一般来说和用户交互的界面&#xff0c;有两种典型风格&…...

【iOS】 Block再学习

iOS Block再学习 文章目录 iOS Block再学习前言Block的三种类型__ NSGlobalBlock____ NSMallocBlock____ NSStackBlock__小结 Block底层分析Block的结构捕获自由变量捕获全局(静态)变量捕获静态变量__block修饰符forwarding指针 Block的copy时机block作为函数返回值将block赋给…...