OpenCV繪制輪廓的外接矩形、圓

一、概述

　　案例：檢測圖像輪廓並繪制輪廓的外界矩形和圓

　　相關函數介紹：

approxPolyDP(contourMat, approxCurve, 10, true);//找出輪廓的多邊形擬合曲線
第一個參數 InputArray curve：輸入的點集
第二個參數OutputArray approxCurve：輸出的點集，當前點集是能最小包容指定點集的。畫出來即是一個多邊形。
第三個參數double epsilon：指定的精度，也即是原始曲線與近似曲線之間的最大距離。
第四個參數bool closed：若為true，則說明近似曲線是閉合的；反之，若為false，則斷開

boundingRect(InputArray points)得到輪廓周圍最小矩形左上交點坐標和右下角點坐標，繪制一個矩形

minAreaRect(InputArray  points)得到一個旋轉的矩形，返回旋轉矩形

minEnclosingCircle(InputArray points, //得到最小區域圓形
    Point2f& center, // 圓心位置
    float& radius)// 圓的半徑

fitEllipse(InputArray  points)得到最小橢圓　　

　　操作步驟：

　　1.加載圖像

　　2.轉灰度圖像

　　3.二值化圖像

　　4.發現輪廓

　　5.准備輪廓數據approxPolyDP、boundingRect、minEnclosingCircle、fitEllipse、minAreaRect

　　6.繪制輪廓rectangle、circle

二、代碼示例

//1.載入圖像
    Mat src  = imread(filePath);
    if(src.empty()){
        return;
    }
    Mat src_clone = src.clone();
    imshow("src",src);
    //轉灰度圖圖像
    Mat gray;
    cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY);
    //均值濾波輕微去噪聲
    blur(gray,gray,Size(3,3),Point(-1,-1));
    //    imshow("gray",gray);
    //圖像二值化
    threshold(gray,gray,100,200,THRESH_BINARY);
    //    imshow("threshold",gray);
    //發現輪廓
    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(gray,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));
    RNG rng(123456);
    //准備數據
    vector<vector<Point>> contours_ploy(contours.size());
    vector<Rect> ploy_rects(contours.size());
    vector<Point2f> ccs(contours.size());
    vector<float> radius(contours.size());
    vector<RotatedRect> minRects(contours.size());
    vector<RotatedRect> 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]);
        }
    }
    //繪制輪廓外界圖形
    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(src_clone,ploy_rects[t],color,2,LINE_4);
        circle(src_clone,ccs[t],radius[t],color,2,LINE_4);
        //        if (contours_ploy[t].size() > 5) {
        //                    ellipse(src_clone, myellipse[t], color, 1, 8);
        //                    minRects[t].points(pts);
        //                    for (int r = 0; r < 4; r++) {
        //                        line(src_clone, pts[r], pts[(r + 1) % 4], color, 1, 8);
        //                    }
        //                }
    }
    imshow("src_clone",src_clone);

 

三、示例圖片（ps：在實際自己運行的時候需要調整閾值以達到最有效果）