c++和opencv识别图中矩形
时间: 2024-05-30 09:12:51 浏览: 15
我可以回答这个问题。使用C语言和OpenCV,您可以使用矩形检测函数来识别给定图像中的矩形。可以使用OpenCV提供的函数cvRectangle或cvDrawRect来绘制边界框。以此方式,您可以使用C语言和OpenCV识别图中矩形。需要注意的是,对于特定的图像和矩形,存在一些参数需要微调,以确保精确的检测和识别。
相关问题
如何使用c++和opencv识别图中矩形
您好,关于使用 C 和 OpenCV 识别图中矩形的问题,您可以参考以下步骤:
1. 读入图像
2. 将图像进行灰度化和二值化处理
3. 使用 OpenCV 提供的 findContours 函数找到图中所有的轮廓
4. 遍历所有的轮廓,使用 approxPolyDP 函数进行多边形拟合,这里选择拟合矩形
5. 对拟合出的矩形进行过滤,选出符合条件的矩形
具体实现可参考以下代码:
```c++
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat img = imread("test.jpg", 0);
imshow("src img", img);
threshold(img, img, 0, 255, THRESH_OTSU);
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(img, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));
Mat img_result = img.clone();
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
{
approxPolyDP(Mat(contours[i]), contours[i], arcLength(Mat(contours[i]), true) * 0.04, true);
if (contours[i].size() == 4 && hierarchy[i][3] == -1)
{
Rect rect = boundingRect(contours[i]);
float ratio = (float)rect.width / rect.height;
if (ratio > 0.8 && ratio < 1.2)
{
rectangle(img_result, rect, Scalar(255, 0, 0), 2);
}
}
}
imshow("result img", img_result);
waitKey(0);
return 0;
}
```
希望能对您有所帮助。如果有其他问题,欢迎继续提问。
如何使用c++和opencv识别图中矩形,并给出代码
可以使用OpenCV提供的矩形识别函数来完成该任务,具体代码如下:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat image = imread("example.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 读入图像
if (image.empty())
{
cout << "Could not open image file" << endl;
return -1;
}
// 高斯模糊以平滑图片
Mat blurred;
GaussianBlur(image, blurred, Size(3, 3), 0);
// Canny边缘检测
Mat edges;
Canny(blurred, edges, 50, 150);
// 寻找轮廓
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(edges, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 遍历轮廓并筛选矩形
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
double area = contourArea(contours[i]);
if (area > 100 && area < 10000) // 筛选面积在指定范围内的轮廓
{
vector<Point> approx;
approxPolyDP(contours[i], approx, arcLength(contours[i], true) * 0.05, true);
if (approx.size() == 4) // 判断是否为矩形
{
line(image, approx[0], approx[1], Scalar(0, 255, 0), 2);
line(image, approx[1], approx[2], Scalar(0, 255, 0), 2);
line(image, approx[2], approx[3], Scalar(0, 255, 0), 2);
line(image, approx[3], approx[0], Scalar(0, 255, 0), 2);
}
}
}
// 显示检测结果
imshow("Rectangles", image);
waitKey();
return 0;
}
```
该代码将读入名为“example.jpg”的图片,对其进行边缘检测并寻找轮廓,然后筛选面积在100到10000之间的轮廓,并判断其中是否为矩形,最后以绿色线条标识出所有矩形。注意:此代码仅仅是一份示例代码,实际使用时仍需要根据具体需求进行优化和修改。
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