第2個C# Winform實例，尋找三角形的位置

這里，在第一個例子的基礎上，稍微做修改，達到最終定位三角形位置的目的。

先在網絡上找一張包含有三角形的圖片，我們這里使用一張有三個三角形和一些標記的圖片來處理。

原圖：

 

先貼結果圖片：左側，中間，右側尋找的位置如下，用紅色圓形來包圍。

基本處理思路：1：先用上一節的二值化進行預處理，這里由於目標三角形式黑色，所以使用反向閾值化。

相關代碼：

  private void Tobinimg_inv(Mat inimg,out Mat binimg)
        {
            binimg = new Mat();
            try
            {

                if (inimg != null)
                {
                    //轉灰度
                    Mat grayimg;
                    if (inimg.Channels() == 3)
                    {
                        grayimg = inimg.CvtColor(ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

                    }
                    else
                    {
                        grayimg = inimg.Clone();
                    }
                    Imgwindow.Showimg(grayimg);
                    //bin
                    double dvalue = 0;
                    double.TryParse(textBox_ThreshValue.Text, out dvalue);
                    if (dvalue == 0)
                    {
                        dvalue = 10;
                    }

                    binimg = grayimg.Threshold(dvalue, 255, ThresholdTypes.BinaryInv);
                    Imgwindow.Showimg(binimg);
                    grayimg.Dispose();
                    // binimg.Dispose();

                }
            }
            catch (Exception ex)
            {
                throw (ex);
            }
        }

閾值200，反向二值化的效果如下：

:

2：篩選輪廓特征，選中三個三角形，並根據位置要求來進行輸出。

相關代碼：

 /// <summary>
        /// 通過矩形選擇contours
        /// </summary>
        /// <param name="contours"></param>
        /// <param name="Minvaluelow"></param>
        /// <param name="Minvalueup"></param>
        /// <param name="Maxvaluelow"></param>
        /// <param name="Maxvalueup"></param>
        /// <returns></returns>
        public  List<OpenCvSharp.Point[]> SelectContoursByRect(Mat binimg, double Minvaluelow, double Minvalueup, double Maxvaluelow, double Maxvalueup)
        {
            OpenCvSharp.Point[][] contours;
            HierarchyIndex[] hierarchy;
            Cv2.FindContours(binimg, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.CComp, ContourApproximationModes.ApproxSimple);
            List<OpenCvSharp.Point[]> Resultcontours = new List<OpenCvSharp.Point[]>();
            int L = contours.Length;
            for (int i = 0; i < L; i++)
            {
                Rect recttemp = Cv2.BoundingRect(contours[i]);
                double Hmin, Wmax;
                Hmin = Math.Min(recttemp.Width, recttemp.Height);
                Wmax = Math.Max(recttemp.Width, recttemp.Height);
                if (Hmin > Minvaluelow && Hmin < Minvalueup && Wmax > Maxvaluelow && Wmax < Maxvalueup)
                {
                    //滿足指定要求的contours
                    Resultcontours.Add(contours[i]);
                }
            }
            return Resultcontours;
        }

     private List<OpenCvSharp.Point[]> SelectContoursByRectPos(List<OpenCvSharp.Point[]> inputcontours,int pos)
        {
            List<OpenCvSharp.Point[]> resultpoints = new List<OpenCvSharp.Point[]>();
            try
            {
                
                List<float> colposition = new List<float>();
                for (int i = 0; i < inputcontours.Count; i++)
                {
                    Point2f cp;
                    float r;
                    Cv2.MinEnclosingCircle(inputcontours[i],out cp,out r);

                    colposition.Add(cp.X);
                }
              int Right=  colposition.IndexOf(colposition.Max());
              int Left= colposition.IndexOf(colposition.Min());              
                int Middle = 3 - Right - Left;
                switch (pos)
                {
                    case 0:
                        //左側
                        resultpoints.Add( inputcontours[Left]);
                        break;
                    case 1:
                        resultpoints.Add(inputcontours[Middle]);
                        //中間
                        break;
                    case 2:
                        resultpoints.Add(inputcontours[Right]);
                        //右側
                        break;
                    default:
                        break;

                }
                return resultpoints;
            }
            catch(Exception ex)
            {
                return resultpoints;
                throw (ex);
               
            }

        }

目標位置繪圖，

相關代碼：

 if(onecontours.Count==1)
                    {
                        Point2f cp;
                        float r;
                        Cv2.MinEnclosingCircle(onecontours[0], out cp, out r);
                        //
                        Mat backimg = img.Clone();
                        Cv2.Circle(backimg, new OpenCvSharp.Point(cp.X,cp.Y), (int)r, Scalar.Red);
                        Imgwindow.Showimg(backimg);
                        backimg.Dispose();
                    }

通過以上就完成了三角形的定位，當然，其他定位你可以發揮你的能力，把握對象特點，選定合適的處理方法，所謂條條大路通羅馬，我們的目的就能達到。

如果需要源代碼，請留言。謝謝。如果你有其他的圖片項目，歡迎交流。本文只做學習之用。