OpenCV 2.31:定制大小椭圆拟合与轮廓筛选示例

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这段代码是使用OpenCV库(版本2.3.1)在Visual Studio 2008环境中编写的,主要功能是针对二值图像中的轮廓进行椭圆拟合,并根据用户提供的轮廓面积筛选出合适的椭圆。以下是对这段代码的详细解读: 1. 函数定义: - `fit_ellipse` 函数接收三个参数:一个二值图像`src`、一个最小面积阈值`area`,以及一个`CvBox2D`类型的输出参数`box`。这个函数的主要目的是找到图像中满足面积条件的轮廓,并将其拟合到一个椭圆中。 2. 输入检查: - 首先检查输入图像是否为单通道(灰度图像),如果不是,则返回错误,因为椭圆拟合通常基于灰度或二值图像进行。 3. 轮廓检测与提取: - 使用`cvFindContours`函数从`src`图像中找出所有轮廓,并存储在`CvSeq`指针`seq`中。这里使用`CV_RETR_LIST`模式来获取轮廓列表,`CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE`用于简化轮廓表示。 4. 筛选轮廓: - 对于每个轮廓,计算其面积`dArea`,如果面积大于等于给定的`area`值,就认为找到了合适的轮廓。这时,函数会创建一个新的图像(`image4`),并使用`cvDrawContours`画出轮廓,以进行可视化,最后调用`cvFitEllipse2`或`cvMinAreaRect2`函数对轮廓进行椭圆拟合。如果找不到满足条件的轮廓,函数返回`false`。 5. 椭圆参数计算: - 如果找到合适的轮廓,函数会提取椭圆的中心点`center`(x和y坐标)、半长轴和半短轴的长度`size.width`和`size.height`,以及旋转角度`angle`。这些参数被用于绘制最终的椭圆。 6. 输出与释放资源: - 最后,函数返回`true`,表示成功拟合了椭圆。在处理完所有操作后,释放内存资源,包括存储区`storage`和临时图像`image4`。 这段代码提供了一个基础的轮廓椭圆拟合算法,用于处理二值图像,通过指定的面积阈值过滤轮廓,然后将符合条件的轮廓拟合成一个椭圆,并返回椭圆的参数。这对于图像处理中的目标检测、物体识别等领域有实用价值。