OpenCV源码解析：噪声过滤与正方形、矩形轮廓检测

本篇代码是用OpenCV进行正方形和矩形检测的一个示例，主要涉及以下几个关键知识点： 1. **OpenCV库**：该代码使用了OpenCV（Open Source Computer Vision Library）库，这是一个广泛用于计算机视觉和机器学习的开源库，提供了一系列强大的图像处理和计算机视觉功能。 2. **图像预处理**：首先，代码对输入图像进行预处理，包括创建灰度图像（`gray`）和进行金字塔降噪（`cvPyrDown` 和 `cvPyrUp`），这些步骤有助于去除图像中的噪声，提高后续轮廓检测的准确性。 3. **轮廓检测**：通过调用`cvFindContours`函数，从预处理后的图像中查找轮廓。`CvSeq* contours;` 是用于存储轮廓信息的数据结构。在循环中，它遍历找到的所有轮廓，寻找可能的矩形或正方形。 4. **矩形检测**：为了检测矩形，函数`findSquares4`定义了一个辅助函数`angle`，用于计算两点之间的夹角，以便判断是否接近正方形。矩形通常有四个等长边，所以通过比较相邻边缘的角度差来判断轮廓是否接近正方形。 5. **边长过滤**：变量`sz`和`N=11`可能用于设置一个最小边长阈值，以排除过小的轮廓，只保留可能的较大矩形。同时，`CvSize sz=cvSize(img->width&-2,img->height&-2)`可能是为了处理边界像素，确保边界的完整性。 6. **序列操作**：代码使用`cvCreateSeq`创建了一个名为`squares`的空序列，用于存储找到的正方形轮廓。`cvSetImageROI`用于设置图像的子区域，以便在处理时只关注感兴趣的部分。 7. **输出结果**：尽管没有明确提到，但这个代码片段似乎是在循环中处理多幅图像，所以最终可能会有一个显示和筛选结果的窗口（`const char* wndname = "μdemo"`），用户可以看到检测到的正方形和矩形。 这段代码展示了如何利用OpenCV库的基本功能，结合一些图像处理技巧，对输入图像中的矩形和正方形进行自动检测和筛选，这对于计算机视觉应用如目标检测、图像分割等领域具有实用价值。通过调整参数，可以进一步优化算法以适应不同场景的需求。