opencv实现最小外接矩形和圆

步骤：先将图像转为灰度，然后进行Canny边缘检测，然后找到轮廓，得到二值边缘图像。轮廓由一系列点组成。要获得轮廓的最小外矩形，必须首先获得轮廓的近似多边形。使用 Douglas-Puck 细化 (DP) 算法和 Douglas-Puck 细化算法。它是一种将曲线近似为一系列点并减少点数的算法。

该算法的细化过程如下：

1）虚构连接一条直线到曲线的首末点，求出曲线上各点与直线的距离，求出最大距离值dmax。将 Dmax 与预先给定的阈值 D 进行比较：
2) 如果 Dmax < D，则曲线上的所有中间点将被删除；则将直线段视为曲线的近似，对曲线进行处理。  

如果Dmax大于等于D，则保留Dmax对应的坐标点，以该点为边界将曲线分成两部分。对这两部分重复该方法，即重复1、2步，直到所有的Dmax都<D，即完成曲线细化。

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
 
int value = 60;
RNG rng(1);
Mat src,gray_img,canny_img,dst;
void callback(int, void*);
int main(int arc, char** argv){ 
 src = imread("2.jpg"); 
 namedWindow("input",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 imshow("input", src);
 cvtColor(src, gray_img, CV_BGR2GRAY);
 namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 createTrackbar("threshold", "output", &value, 255, callback);
 callback(0, 0);
 waitKey(0);
 return 0;
}
void callback(int, void*) { 
 Canny(gray_img, canny_img, value, 2 * value);
 
 vector<vector<Point>>contours;
 vector<Vec4i> hierarchy;
 findContours(canny_img, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));
 
 vector<vector<Point>> contours_poly(contours.size());
 vector<Rect>poly_rects(contours.size());
 vector<Point2f>ccs(contours.size());
 vector<float>radius(contours.size());
 
 vector<RotatedRect> minRects(contours.size());
 vector<RotatedRect> myellipse(contours.size());
 
 for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
 ApproxPolyDP (contours [i], contours_poly [i], 20, true); // Get approximate polygons with fewer points
 Poly_rects [i] = boundingRect (contours_poly [i]); //Get the smallest outer rectangle from an approximate polygon
 MinEnclosing Circle (contours_poly[i], ccs[i], radius [i]); //Get the minimum circumscribed circle from an approximate polygon
 // The minimum rectangle and ellipse with direction can be drawn only when the number of polygon points is more than 5.
 if (contours_poly[i].size() > 5) {
 MinRects [i] = minAreaRect (contours_poly [i]); //Get the smallest outer rectangle with direction from an approximate polygon
 Myellipse [i] = fitEllipse (contours_poly [i]); // Obtain minimal circumscribed ellipse with direction from approximate polygon
 } 
 }
 
 // Drawing
 src.copyTo(dst);
 Point2f pts[4];
 for (int j = 0; j < contours.size(); j++) {
 Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
 rectangle(dst, poly_rects[j], color, 2,8);
 circle(dst, ccs[j], (int)radius[j], color, 2,8);
 
 // Drawing带方向的最小外接矩形和椭圆
 if (contours_poly[j].size() > 5) {
 ellipse(dst, myellipse[j], color, 2);
 minRects[j].points(pts);
 for (int k = 0; k < 4; k++) {
 line(dst, pts[k], pts[(k + 1)%4], color, 2);
 }
 }
 }
 imshow("output", dst);
 
}
 

最后

以上就是靓丽信封为你收集整理的opencv实现最小外接矩形和圆的全部内容，希望文章能够帮你解决opencv实现最小外接矩形和圆所遇到的程序开发问题。

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