Opencv實(shí)現(xiàn)對(duì)象提取與測(cè)量

更新時(shí)間：2019年05月21日 10:54:17 作者：東城青年

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了基于Opencv實(shí)現(xiàn)對(duì)象提取與測(cè)量，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實(shí)例為大家分享了Opencv3實(shí)現(xiàn)對(duì)象提取與測(cè)量的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

案例背景：下圖為一張衛(wèi)星拍攝的圖片，要獲取其中島嶼的周長和面積

方案思路：高斯模糊去噪，灰度二值化提取輪廓，閉操作填充縫隙或小的孔洞，尋找輪廓，通過輪廓特征選擇輪廓

#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int arc, char** argv) { 
 Mat src = imread("1.jpg");
 namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 imshow("input", src);
 //該高斯模糊去噪
 GaussianBlur(src, src, Size(15, 15), 0, 0);
 imshow("output1", src);
 //灰度二值化
 Mat gray,binary;
 cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
 threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_TRIANGLE);
 imshow("output2", binary);
 //閉操作
 Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(4, 4));
 morphologyEx(binary, binary, MORPH_CLOSE, kernel);
 imshow("output3", binary);
 //尋找輪廓
 vector<vector<Point>>contours;
 Mat draw = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
 findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
 for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
 Rect rect = boundingRect(contours[i]);
 if (rect.width < src.cols / 2 || rect.height>src.rows-20)continue;//篩選輪廓
 drawContours(draw, contours, i, Scalar(0, 0, 255), 1);
 printf("area:%f\n", contourArea(contours[i]));
 printf("length:%f\n",arcLength(contours[i],true));
 }
 imshow("output4", draw);
 waitKey(0);
 return 0;
}

原圖像

高斯模糊

二值化

閉操作

效果圖

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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