如何在javacv中提取轮廓的宽度和高度？

我正在使用javacv包（Opencv）开发组件识别项目。我使用的图像作为“CvSeq”上返回设置矩形的方法，我需要知道的是如何做以下的事情如何在javacv中提取轮廓的宽度和高度？

我怎样才能从方法输出每个矩形（从CvSeq）？
如何访问矩形的长度和宽度？

这是返回矩形

public static CvSeq findSquares(final IplImage src, CvMemStorage storage) 
{ 

CvSeq squares = new CvContour(); 
squares = cvCreateSeq(0, sizeof(CvContour.class), sizeof(CvSeq.class), storage); 

IplImage pyr = null, timg = null, gray = null, tgray; 
timg = cvCloneImage(src); 

CvSize sz = cvSize(src.width() & -2, src.height() & -2); 
tgray = cvCreateImage(sz, src.depth(), 1); 
gray = cvCreateImage(sz, src.depth(), 1); 
pyr = cvCreateImage(cvSize(sz.width()/2, sz.height()/2), src.depth(), src.nChannels()); 

// down-scale and upscale the image to filter out the noise 
cvPyrDown(timg, pyr, CV_GAUSSIAN_5x5); 
cvPyrUp(pyr, timg, CV_GAUSSIAN_5x5); 
cvSaveImage("ha.jpg", timg); 
CvSeq contours = new CvContour(); 
// request closing of the application when the image window is closed 
// show image on window 
// find squares in every color plane of the image 
for(int c = 0; c < 3; c++) 
{ 
    IplImage channels[] = {cvCreateImage(sz, 8, 1), cvCreateImage(sz, 8, 1), cvCreateImage(sz, 8, 1)}; 
    channels[c] = cvCreateImage(sz, 8, 1); 
    if(src.nChannels() > 1){ 
     cvSplit(timg, channels[0], channels[1], channels[2], null); 
    }else{ 
     tgray = cvCloneImage(timg); 
    } 
    tgray = channels[c]; // try several threshold levels 
    for(int l = 0; l < N; l++) 
    { 
    //    hack: use Canny instead of zero threshold level. 
    //    Canny helps to catch squares with gradient shading 
        if(l == 0) 
       { 
    //    apply Canny. Take the upper threshold from slider 
    //    and set the lower to 0 (which forces edges merging) 
         cvCanny(tgray, gray, 0, thresh, 5); 
    //     dilate canny output to remove potential 
    //    // holes between edge segments 
         cvDilate(gray, gray, null, 1); 
       } 
       else 
       { 
    //    apply threshold if l!=0: 
         cvThreshold(tgray, gray, (l+1)*255/N, 255, CV_THRESH_BINARY); 
       } 
    //   find contours and store them all as a list 
       cvFindContours(gray, storage, contours, sizeof(CvContour.class), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); 

       CvSeq approx; 

    //   test each contour 
       while (contours != null && !contours.isNull()) { 
         if (contours.elem_size() > 0) { 
          approx = cvApproxPoly(contours, Loader.sizeof(CvContour.class),storage, CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(contours)*0.02, 0); 
        if(approx.total() == 4 
          && 
          Math.abs(cvContourArea(approx, CV_WHOLE_SEQ, 0)) > 1000 && 
         cvCheckContourConvexity(approx) != 0 
         ){ 
         double maxCosine = 0; 
         // 
         for(int j = 2; j < 5; j++) 
         { 
      //   find the maximum cosine of the angle between joint edges 
         double cosine = Math.abs(angle(new CvPoint(cvGetSeqElem(approx, j%4)), new CvPoint(cvGetSeqElem(approx, j-2)), new CvPoint(cvGetSeqElem(approx, j-1)))); 
         maxCosine = Math.max(maxCosine, cosine); 
         } 
         if(maxCosine < 0.2){ 
          cvSeqPush(squares, approx); 
         } 
        } 
       } 
       contours = contours.h_next(); 
      } 
     contours = new CvContour(); 
    } 
} 
return squares; 
}

这是我用

enter image description here

样品原始图像的方法而这是我画线后得到了图像在匹配的矩形周围

enter image description here

其实在上面的图片中，我正在绑定删除那些大矩形，只需要识别其他矩形，所以我需要一些代码示例来了解如何存档以上目标。请善待与我分享你的经验。谢谢！

来源

2012-06-21 SL_User

OpenCV查找黑色背景中白色物体的轮廓。在你的情况下，它是相反的，物体是黑色的。就这样，即使图像边界也是一个对象。所以为了避免这种情况，只需将图像反转为背景为黑色即可。

下面我（使用的OpenCV的Python）证实它：

import numpy as np 
import cv2 

im = cv2.imread('sofsqr.png') 
img = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,1)

记住，而不是使用单独的功能用于反转，我用它在阈值。只需将阈值类型转换为BINARY_INV（即'1'）。

现在你有一个图像，如下：

enter image description here

现在我们找到了轮廓。然后，对于每个轮廓，我们通过查看近似轮廓的长度来近似它并检查它是否为矩形，矩形应该是四个。

如果抽，你会得到这样的：

enter image description here

，并在同一时间，我们也发现每个轮廓的边界矩形。边界矩形的形状如下：[初始点x，初始点y，矩形的宽度，矩形的高度]

所以你得到的宽度和高度。

下面是代码：

contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 

for cnt in contours: 
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt,cv2.arcLength(cnt,True)*0.02,True) 
    if len(approx)==4: 
     cv2.drawContours(im,[approx],0,(0,0,255),2) 
     x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)

编辑：

一些意见之后，我明白了，这个问题的真正目的是为了避免大的矩形，并仅选择较小的。

它可以使用我们获得的边界矩形值来完成。即只选择那些长度小于阈值或宽度或面积的矩形。作为一个例子，在这个图像中，我拿的面积应该小于10000.（粗略估计）。如果它小于10000，应该选择它，我们用红色表示它，否则，用蓝色表示的虚假候选物（仅用于可视化）。

for cnt in contours: 
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt,cv2.arcLength(cnt,True)*0.02,True) 
    if len(approx)==4: 
     x,y,w,h = cv2.boundingRect(approx) 
     if w*h < 10000: 
      cv2.drawContours(im,[approx],0,(0,0,255),-1) 
     else: 
      cv2.drawContours(im,[approx],0,(255,0,0),-1)

下面是输出我得到：

enter image description here

如何获得该阈值？：

它完全取决于你和你的应用程序。或者你可以通过试验和错误的方法找到它。（我这样做了）。

希望能够解决您的问题。所有功能都是标准的opencv功能。所以我认为你不会找到任何问题转换为JavaCV。

来源

2012-06-21 06:44:41

其实我需要删除两个大的矩形在图像和其他小矩形应该被识别。请你可以解释如何使用javacv来做到这一点。 –

我很抱歉，我没有得到它。也许你可以使用颜料绘制出你需要的绿色方块，然后在某处上传并在此处给出链接。 –

K，我明白了..你只需要小矩形，避免大矩形，对吧？如果它们的长度或宽度大于某个阈值，则可以避免它们。 –

只注意到存在的问题提供了代码中的错误：

IplImage channels[] = {cvCreateImage(sz, 8, 1), cvCreateImage(sz, 8, 1), cvCreateImage(sz, 8, 1)}; 
channels[c] = cvCreateImage(sz, 8, 1); 
if(src.nChannels() > 1){ 
    cvSplit(timg, channels[0], channels[1], channels[2], null); 
}else{ 
    tgray = cvCloneImage(timg); 
} 
tgray = channels[c];

这意味着，如果有一个单信道，tgray将是一个空图像。它应该是：

IplImage channels[] = {cvCreateImage(sz, 8, 1), cvCreateImage(sz, 8, 1), cvCreateImage(sz, 8, 1)}; 
channels[c] = cvCreateImage(sz, 8, 1); 
if(src.nChannels() > 1){ 
    cvSplit(timg, channels[0], channels[1], channels[2], null); 
    tgray = channels[c]; 
}else{ 
    tgray = cvCloneImage(timg); 
}

来源

2012-10-18 07:29:36 rcomblen

如何在javacv中提取轮廓的宽度和高度？

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