【从零学习OpenCV 4】轮廓外接多边形

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小白学视觉 2021-07-19 10:49:30

由于噪声和光照的影响，物体的轮廓会出现不规则的形状，根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析，此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状，根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数，实现图像中轮廓的形状拟合。

矩形是常见的几何形状，矩形的处理和分析方法也较为简单，OpenCV 4提供了两个函数求取轮廓外接矩形，分别是求取轮廓最大外接矩形的boundingRect()函数和求取轮廓最小外接矩形的minAreaRect()函数。

寻找轮廓外接最大矩形就是寻找轮廓X方向和Y方向两端的像素，该矩形长和宽分别与图像的两个轴平行。boundingRect()函数可以实现这个功能，该函数的函数原型在代码清单7-19中给出。

代码清单7-19 boundingRect()函数原型Rect cv::boundingRect(InputArray  array)

array：输入的灰度图像或者2D点集，数据类型为vector或者Mat。

该函数可以求取包含输入图像中物体轮廓或者2D点集的最大外接矩形，函数只有一个参数，可以是灰度图像或者2D点集，灰度图像的参数类型为Mat，2D点集的参数类型为vector或者Mat。该函数的返回值是一个Rect类型的变量，该变量可以直接用rectangle()函数绘制矩形。返回值共有四个参数，前两个参数是最大外接矩形左上角第一个像素的坐标，后两个参数分别表示最大外接矩形的宽和高。

最小外接矩形的四个边都与轮廓相交，该矩形的旋转角度与轮廓的形状有关，多数情况下矩形的四个边不与图像的两个轴平行。minAreaRect()函数可以求取轮廓的最小外接矩形，该函数的函数原型在代码清单7-20中给出。

代码清单7-20 minAreaRect()函数原型RotatedRect cv::minAreaRect(InputArray  points)

points：输入的2D点集合

该函数可以根据输入的2D点集合计算最小的外接矩形，函数的返回值是RotatedRect类型的变量，含有矩形的中心位置、矩形的宽和高和矩形旋转的角度。RotatedRect类具有两个重要的方法和属性，可以输出矩形的四个顶点和中心坐标。输出四个顶点坐标的方法是points()，假设RotatedRect类的变量为rrect，可以通过rrect.points(points)命令进行读取，其中坐标存放的变量是Point2f类型的数组。输出矩形中心坐标的属性是center，假设RotatedRect类的变量为rrect，可以通过opt=rrect.center命令进行读取，其中坐标存放的变量是Point2f类型的变量。

为了了解两个外接矩形函数的使用方法，代码清单7-21中给出了提取轮廓外接矩形的示例程序。程序中首先利用Canny算法提取图像边缘，之后通过膨胀算法将邻近的边缘连接成一个连通域，然后提取图像的轮廓，并提取每一个轮廓的最大外接矩形和最小外接矩形，最后在图像中绘制出矩形轮廓，程序的运行结果在图7-20给出。

代码清单7-21 myRect.cpp计算轮廓外接矩形#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>#include <vector>
using namespace cv;using namespace std;
int main(){	Mat img = imread("stuff.jpg");	if (img.empty())	{		cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl;		return -1;	}	Mat img1, img2;	img.copyTo(img1);  //深拷贝用来绘制最大外接矩形	img.copyTo(img2);  //深拷贝迎来绘制最小外接矩形	imshow("img", img);
	// 去噪声与二值化	Mat canny;	Canny(img, canny, 80, 160, 3, false);	imshow("", canny);
	//膨胀运算，将细小缝隙填补上	Mat kernel = getStructuringElement(0, Size(3, 3));	dilate(canny, canny, kernel);
	// 轮廓发现与绘制	vector<vector<Point>> contours;	vector<Vec4i> hierarchy;	findContours(canny, contours, hierarchy, 0, 2, Point());
	//寻找轮廓的外接矩形	for (int n = 0; n < contours.size(); n++)	{		// 最大外接矩形		Rect rect = boundingRect(contours[n]);		rectangle(img1, rect, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
		// 最小外接矩形		RotatedRect rrect = minAreaRect(contours[n]);		Point2f points[4];		rrect.points(points);  //读取最小外接矩形的四个顶点		Point2f cpt = rrect.center;  //最小外接矩形的中心
									 // 绘制旋转矩形与中心位置		for (int i = 0; i < 4; i++)		{			if (i == 3)			{				line(img2, points[i], points[0], Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);				break;			}			line(img2, points[i], points[i + 1], Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);		}		//绘制矩形的中心		circle(img, cpt, 2, Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);	}
	//输出绘制外接矩形的结果	imshow("max", img1);	imshow("min", img2);	waitKey(0);	return 0;}

图7-20 myRect.cpp程序运行结果

有时候用矩形逼近轮廓会造成较大的误差，例如图7-20中对于圆形轮廓的逼近矩形围成的面积比真实轮廓面积大，如果寻找逼近轮廓的多边形，那么多边形围成的面积会更加接近真实的圆形轮廓面积。OpenCV 4提供了approxPolyDP()函数用于寻找逼近轮廓的多边形，该函数的函数原型在代码清单7-22中给出。

代码清单7-22 approxPolyDP()函数原型void cv::approxPolyDP(InputArray  curve,                      OutputArray  approxCurve,                      double  epsilon,                      bool  closed                       )

curve：输入轮廓像素点。
approxCurve：多边形逼近结果，以多边形顶点坐标的形式给出。
epsilon：逼近的精度，即原始曲线和逼近曲线之间的最大距离。
closed：逼近曲线是否为封闭曲线的标志， true表示曲线封闭，即最后一个顶点与第一个顶点相连。

该函数根据输入的轮廓得到最佳的逼近多边形。函数的第一个参数是输入的轮廓2D像素点，数据类型是vector或者Mat。第二个参数是多边形的逼近结果，以多边形顶点坐标的形式输出，是CV_32SC2类型的N×1的Mat类矩阵，可以通过输出结果的顶点数目初步判断轮廓的几何形状。第三个参数是多边形逼近时的精度，即原始曲线和逼近曲线之间的最大距离。第四个参数是逼近曲线是否为封闭曲线的标志， true表示曲线封闭，即最后一个顶点与第一个顶点相连。

为了了解该函数用法，在代码清单7-23中给出了对多个轮廓进行多边形逼近的示例程序。程序中首先提取了图像的边缘，然后对边缘进行腐蚀运算将靠近的边缘变成一个连通域，之后对边缘结果进行轮廓检测，并对每个轮廓进行多边形逼近，将逼近结果绘制在原图像中，并通过判断逼近多边形的顶点数目识别轮廓的形状，程序运行结果在图7-21给出。

代码清单7-23 myApproxPolyDP.cpp多边形轮廓拟合#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>#include <vector>
using namespace cv;using namespace std;
//绘制轮廓函数void drawapp(Mat result, Mat img2){	for (int i = 0; i < result.rows; i++)	{		//最后一个坐标点与第一个坐标点连接		if (i == result.rows - 1)		{			Vec2i point1 = result.at<Vec2i>(i);			Vec2i point2 = result.at<Vec2i>(0);			line(img2, point1, point2, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);			break;		}		Vec2i point1 = result.at<Vec2i>(i);		Vec2i point2 = result.at<Vec2i>(i + 1);		line(img2, point1, point2, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);	}}
int main(int argc, const char *argv[]){	Mat img = imread("approx.png");	if (img.empty())	{		cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl;		return -1;	}	// 边缘检测	Mat canny;	Canny(img, canny, 80, 160, 3, false);	//膨胀运算	Mat kernel = getStructuringElement(0, Size(3, 3));	dilate(canny, canny, kernel);
	// 轮廓发现与绘制	vector<vector<Point>> contours;	vector<Vec4i> hierarchy;	findContours(canny, contours, hierarchy, 0, 2, Point());
	//绘制多边形	for (int t = 0; t < contours.size(); t++)	{		//用最小外接矩形求取轮廓中心		RotatedRect rrect = minAreaRect(contours[t]);		Point2f center = rrect.center;		circle(img, center, 2, Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);
		Mat result;		approxPolyDP(contours[t], result, 4, true);  //多边形拟合		drawapp(result, img);		cout << "corners : " << result.rows << endl;
		//判断形状和绘制轮廓		if (result.rows == 3)		{			putText(img, "triangle", center, 0, 1, Scalar(0, 255, 0), 1, 8);		}		if (result.rows == 4)		{			putText(img, "rectangle", center, 0, 1, Scalar(0, 255, 0), 1, 8);		}		if (result.rows == 8)		{			putText(img, "poly-8", center, 0, 1, Scalar(0, 255, 0), 1, 8);		}		if (result.rows > 12)		{			putText(img, "circle", center, 0, 1, Scalar(0, 255, 0), 1, 8);		}	}	imshow("result", img);	waitKey(0);	return 0;}