这道题目来源于网友问答,采用博客方式回答比较容易说明。
问题:
对于这样的图片
如何寻找上面的矩形
思路:
这个矩形的面积在所有的图像中是最大的(除去整个图形轮廓以外),可以尝试从这个方面入手,再加上一些鲁壮的方法
#
include
"stdafx.h"
#
include
<opencv2
/opencv.hpp
>
#
include
"GOCVHelper.h"
#
include
<iostream
>
using
namespace cv;
using
namespace std;
int main(
int argc,
const
char
*
* argv )
{
Mat src
= imread(
"card.png",IMREAD_COLOR);
Mat gray;
int imax
=
0;
//代表最大轮廓的序号
int imaxcontour
=
-
1;
//代表最大轮廓的大小
std
:
:vector
<std
:
:vector
<Point
>>contours;
cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY);
threshold(gray,gray,
100,
255,THRESH_OTSU);
bitwise_not(gray,gray);
// 白色代表有数据
//寻找轮廓
findContours(gray,contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
//冒泡排序,由大到小排序
VP vptmp;
for(
int i
=
1;i
<contours.size();i
++){
for(
int j
=contours.size()
-
1;j
>
=i;j
--){
if( contourArea(contours[j])
> contourArea(contours[j
-
1])){
//swap
vptmp
= contours[j
-
1];
contours[j
-
1]
= contours[j];
contours[j]
= vptmp;
}
}
}
//找到最后结果的时候,添加一些判断
for (
int i
=
0;i
<contours.size();i
++)
{
if (contourArea(contours[i])
< (src.rows
* src.cols)
/
8 )
{
drawContours(src,contours,i,Scalar(
0,
0,
255),
-
1);
break;
}
}
imshow(
"结果",src);
waitKey();
return
0;
}
结果:
小结:
当然这里只是对最简单的模板图片进行了处理。如果在实际的摄像机拍摄的过程中,肯定会有其他的干扰,需要区别对待。
目前方向:图像拼接融合、图像识别 联系方式:jsxyhelu@foxmail.com