Mar*_* L. 4 c++ opencv roi image-processing object-detection
我有一个包含正方形的图像,我需要提取该正方形中包含的区域.在应用了square.c脚本(在每个OpenCV分布的样本中可用)后,我获得了一个正方形向量,然后我需要为它们中的每个保存一个图像.
用户karlphillip建议:
for (size_t x = 0; x < squares.size(); x++)
{
Rect roi(squares[x][0].x, squares[x][0].y,
squares[x][1].x - squares[x][0].x,
squares[x][3].y - squares[x][0].y);
Mat subimage(image, roi);
}
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为了在原始图像中检测到的所有方块生成一个称为子图像的新Mat
正如卡尔记得的那样,图像中检测到的点可能并不代表一个完美的正方形(如上图所示),但我刚给你建议的代码假设他们这样做了.
实际上我收到了这个错误:
OpenCV Error: Assertion failed (0 <= roi.x && 0 <= roi.width &&
roi.x + roi.width <= m.cols && 0 <= roi.y && 0 <= roi.height &&
roi.y + roi.height <= m.rows) in Mat, file /usr/include/opencv/cxmat.hpp,
line 187
terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception'
what(): /usr/include/opencv/cxmat.hpp:187: error: (-215) 0 <= roi.x &&
0 <= roi.width && roi.x + roi.width <= m.cols && 0 <= roi.y &&
0 <= roi.height && roi.y + roi.height <= m.rows in function Mat
Aborted
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建议使脚本也接受非完美的方块?
kar*_*lip 11
我觉得我需要澄清一些有关该代码的内容.
首先,它假设检测到的区域是一个完美的正方形,因为它忽略了内部的一些点squares[x]来创建一个新的Mat.
其次,它还假设从顺时针方向检测到构成该区域的点,从p0图像的左上角开始:
(p0) 1st----2nd (p1)
| |
| |
(p3) 4th----3rd (p2)
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对于检测到的所有区域可能都不是这样.这意味着这段代码:
Rect roi(squares[x][0].x, squares[x][0].y,
squares[x][1].x - squares[x][0].x,
squares[x][3].y - squares[x][0].y);
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可能会产生无效尺寸的ROI,例如负宽度和高度值,这就是OpenCV引发cv::Exception你的原因Mat subimage(image, roi);.
您应该做的是编写一个代码,该代码将识别该区域的左上角并调用它p0,然后它就在右侧最近的neightbor p1,然后找到该区域的右下角并调用它p2,然后还剩下什么p3.在此之后,组装ROI很容易:
Rect roi(p0.x, p0.y,
p1.x - p0.x,
p3.y - p0.y);
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编辑:
在阅读OpenCV v2.3 的文档时,我找到了一个很好的解决方案.它使我之前描述的过程自动化,使事情变得如此简单和干净.您可以使用此技巧将向量中的4个点排序为有意义的结构:Rect
// Data returned and filled by findSquares(). Check the example squares.cpp for more info on this function.
vector<vector<Point> > squares;
for (size_t i = 0; i < squares.size(); i++)
{
Rect rectangle = boundingRect(Mat(squares[i]));
cout << "#" << i << " rectangle x:" << rectangle.x << " y:" << rectangle.y << " " << rectangle.width << "x" << rectangle.height << endl;
}
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