c++ opencv的 findcontours做的边缘信息匹配
时间: 2023-07-25 09:01:54 浏览: 57
在OpenCV中,findContours是一个常用的功能,用于检测并提取图像中的边缘信息。它可以将原始图像转换为二值图像,并找到图像中的边缘轮廓。
findContours函数的参数包括输入图像、轮廓检测模式、轮廓近似方法等。它会遍历每个像素点,将非零像素点作为边缘点,并通过连接相邻边缘点的方式构建轮廓。
边缘信息匹配指的是在进行图像处理任务时,通过比较两个图像的边缘信息来判断它们之间的相似度或差异程度。通过findContours提取的边缘信息,可以用于图像匹配、目标识别等应用。
在边缘信息匹配中,我们可以通过计算两个图像的边缘轮廓之间的距离或相似性指标来进行匹配。常用的方法有轮廓匹配算法、形状匹配算法等。
轮廓匹配算法主要通过计算两个轮廓之间的相似性度量值,如形状匹配、Hu矩等。形状匹配通过计算两个轮廓的形状描述子的差异来判断相似度。Hu矩提供了轮廓的旋转、缩放、平移等不变性,可用于相似性匹配。
通过基于边缘信息匹配的方法,我们可以实现物体检测与识别、图像特征匹配、目标跟踪等任务。例如,在图像中检测人脸时,可以通过提取人脸的边缘信息来进行匹配和识别。
综上所述,OpenCV中的findContours函数可以提取图像中的边缘信息,边缘信息匹配可以通过比较两个图像的边缘轮廓来实现。这一功能在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用。
相关问题
C++ opencv findContours限制线宽
在使用OpenCV的findContours函数时,您可以通过修改轮廓的线宽来实现限制线宽的效果。具体而言,可以使用cv::drawContours函数绘制轮廓,并在其中指定线宽参数。例如,以下代码将绘制线宽为2的轮廓:
```c++
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(image, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
cv::Mat drawing = cv::Mat::zeros(image.size(), CV_8UC3);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
cv::Scalar color = cv::Scalar(255, 255, 255);
cv::drawContours(drawing, contours, i, color, 2, cv::LINE_8, hierarchy, 0);
}
```
在上述代码中,drawContours函数的第5个参数指定了线宽为2。您可以将其修改为其他值以实现不同的线宽效果。
c++opencv findContours轮廓后分别拟合圆
好的,您可以使用以下步骤来进行轮廓拟合圆:
1. 使用 `findContours` 函数找到图像中的轮廓。
2. 对于每一个轮廓,使用 `approxPolyDP` 函数将其拟合成为一个多边形,以便于后续的圆拟合。
3. 使用 `fitEllipse` 函数对多边形进行圆拟合,得到拟合后的圆心和半径。
4. 可以选择性地使用 `drawContours` 函数将拟合后的圆绘制在原图像上。
下面是一个简单的示例代码,其中 `srcImg` 是输入的图像,`dstImg` 是输出的图像,`contours` 是找到的轮廓:
```cpp
Mat srcImg, dstImg;
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
srcImg = imread("your_image_path");
cvtColor(srcImg, dstImg, COLOR_BGR2GRAY);
findContours(dstImg, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
{
vector<Point> poly;
approxPolyDP(contours[i], poly, 3, true);
if (poly.size() >= 5)
{
RotatedRect rect = fitEllipse(poly);
ellipse(srcImg, rect, Scalar(0, 255, 0), 2);
}
}
```
这段代码将找到的每一个轮廓进行多边形拟合,并对拟合后的多边形进行圆拟合,并将圆绘制在原图像上。当然,您可以根据自己的需求进行修改。