同时识别多个上述图形,只识别完整图形,残缺图形不识别(一个完整图形被另外一个完整图形遮挡),给出实现思路和代码详解

时间: 2024-04-19 09:26:46 浏览: 6
要同时识别多个完整的图形,并且忽略被其他图形遮挡的情况,可以采用以下实现思路: 1. 首先,按照前面提到的步骤,使用OpenCV进行图形识别和边缘检测的处理,得到图像中的所有轮廓和形状信息。 2. 对于每个识别到的形状,可以计算其面积,可以使用`Imgproc.contourArea()`函数来计算轮廓的面积。 3. 将识别到的形状按照面积从大到小进行排序,确保大的形状排在前面。 4. 遍历排序后的形状列表,对于每个形状,判断其是否被其他形状遮挡。可以通过以下步骤进行判断: a. 使用`Imgproc.minEnclosingCircle()`函数找到当前形状的外接圆,并获取其圆心和半径。 b. 遍历当前形状之前的形状列表,对于每个前面的形状,计算其外接圆的圆心和半径。 c. 判断当前形状是否被前面的形状遮挡。可以通过比较两个圆的位置关系来判断。如果当前形状的外接圆完全被前面的形状的外接圆包围,则认为当前形状被遮挡。 5. 只保留未被遮挡的形状,即可得到识别到的完整图形列表。 下面是一个简化的示例代码,以识别三角形和矩形为例: ```java // 加载图像并进行灰度转换和边缘检测 Mat grayImage = new Mat(); Imgproc.cvtColor(inputImage, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); Mat edges = new Mat(); Imgproc.Canny(grayImage, edges, threshold1, threshold2); // 轮廓检测 List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>(); Mat hierarchy = new Mat(); Imgproc.findContours(edges, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 识别形状并计算面积 List<Shape> shapes = new ArrayList<>(); for (MatOfPoint contour : contours) { double area = Imgproc.contourArea(contour); // 根据面积阈值进行过滤,确保是完整的图形 if (area > minAreaThreshold) { // 多边形逼近 MatOfPoint2f approxCurve = new MatOfPoint2f(); double epsilon = 0.02 * Imgproc.arcLength(new MatOfPoint2f(contour.toArray()), true); Imgproc.approxPolyDP(new MatOfPoint2f(contour.toArray()), approxCurve, epsilon, true); // 判断形状类型 int vertices = approxCurve.total(); if (vertices == 3) { shapes.add(new Triangle(approxCurve.toArray())); } else if (vertices == 4) { shapes.add(new Rectangle(approxCurve.toArray())); } } } // 检查是否被其他形状遮挡 List<Shape> completeShapes = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < shapes.size(); i++) { Shape currentShape = shapes.get(i); boolean isCovered = false; for (int j = 0; j < i; j++) { Shape previousShape = shapes.get(j); if (previousShape.isCovering(currentShape)) { isCovered = true; break; } } if (!isCovered) { completeShapes.add(currentShape); } } ``` 以上代码仅为示例,具体的实现细节还需要根据实际需求进行调整。另外,需要自定义`Shape`、`Triangle`和`Rectangle`等类来表示不同的形状,并实现`isCovering()`方法来判断是否被其他形状遮挡。

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