OpenCV（C++）入门示例

编程入门行业动态更新时间:2024-10-13 14:25:39

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OpenCV（C++）入门示例

前言：本示例是本人为了帮老师带实验课现学现卖做的一个小项目，使用的方法不一定是最合适的，大家可以作为参考。

运行环境：Windows + OpenCV 3.4.1 + C++，环境配置大家自己找教程吧，网上教程很多。

项目目标：我们对工件进行检测，目标是识别出工件二维 bounding box，以及获取工件的中心点像素坐标和旋转角度。效果如下：

原图

效果图

代码如下：

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>using namespace std;
using namespace cv;int main()
{//	原图Mat srcImg = imread("1.png");Mat midImg;Mat dstImg = srcImg.clone();namedWindow("【原图】", WINDOW_NORMAL);imshow("【原图】", srcImg);//	灰度化cvtColor(srcImg, midImg,COLOR_BGR2GRAY);namedWindow("【灰度图】", WINDOW_NORMAL);imshow("【灰度图】", midImg);//	中值滤波medianBlur(midImg, midImg, 9);namedWindow("【滤波后】", WINDOW_NORMAL);imshow("【滤波后】", midImg);//	二值化threshold(midImg, midImg, 100, 255, 0);namedWindow("【二值图】", WINDOW_NORMAL);imshow("【二值图】", midImg);//	形态学滤波，开运算Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(10, 10));morphologyEx(midImg, midImg, MORPH_OPEN, element);namedWindow("【开运算后】", WINDOW_NORMAL);imshow("【开运算后】", midImg);//	轮廓提取//	（注：六角螺母的外层轮廓为i=2时的轮廓，若只要该轮廓，将i替换为2即可）vector<vector<Point>> contours;findContours(midImg, contours, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);Mat midImg1 = Mat::zeros(midImg.rows, midImg.cols, CV_8UC3);for (int i = 0; i < contours.size(); i++){Scalar color(255, 255, 255);drawContours(midImg1, contours, i, color, 2);}namedWindow("【轮廓图】", WINDOW_NORMAL);imshow("【轮廓图】", midImg1);//	创建最小包围矩形及获取中心点图像坐标//	（注：六角螺母的外层轮廓为i=2时的轮廓，若只要该轮廓，将i替换为2即可）for (int i = 0; i < contours.size(); i++){//每个轮廓vector<Point> points = contours[i];//对给定的2D点集，寻找最小面积的包围矩形RotatedRect box = minAreaRect(Mat(points));Point2f vertex[4];//将box 中存储的4 个顶点的坐标 存储到vertex[0]~vertex[3]中去box.points(vertex);//打印中心点位置及外接矩形角度cout << "中心点位置（第" << i << "条轮廓）：" << box.center << endl;cout << "外接矩形角度（第" << i << "条轮廓）：" << box.angle << endl;//绘制出最小面积的包围矩形line(dstImg, vertex[0], vertex[1], Scalar(200, 255, 200), 3, LINE_AA);line(dstImg, vertex[1], vertex[2], Scalar(200, 255, 200), 3, LINE_AA);line(dstImg, vertex[2], vertex[3], Scalar(200, 255, 200), 3, LINE_AA);line(dstImg, vertex[3], vertex[0], Scalar(200, 255, 200), 3, LINE_AA);//绘制中心的光标，为了容易理解，此处为手动计算中心点，也可以直接使用 box.centerPoint center, l, r, u, d;center.x = (vertex[0].x + vertex[2].x) / 2.0;center.y = (vertex[0].y + vertex[2].y) / 2.0;l.x = center.x - 10;l.y = center.y;r.x = center.x + 10;r.y = center.y;u.x = center.x;u.y = center.y - 10;d.x = center.x;d.y = center.y + 10;line(dstImg, l, r, Scalar(200, 255, 200), 2, LINE_AA);line(dstImg, u, d, Scalar(200, 255, 200), 2, LINE_AA);}namedWindow("【最小包围矩形及获取中心点】", WINDOW_NORMAL);imshow("【最小包围矩形及获取中心点】", dstImg);waitKey(0);
}