LkD*_*Dev 5 opencv image-processing javacv
我试图识别这个黑色多边形周围的轮廓,我需要访问这些点,但它不适合我.这是输入图像
但是,当我尝试执行以下代码时,它没有给出预期的结果,这意味着它应该.
CanvasFrame cnvs=new CanvasFrame("Polygon");
cnvs.setDefaultCloseOperation(javax.swing.JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
CvMemStorage storage=CvMemStorage.create();
CvSeq squares = new CvContour();
squares = cvCreateSeq(0, sizeof(CvContour.class), sizeof(CvSeq.class), storage);
String path="project/Test/img/black.png";
IplImage src = cvLoadImage(path);
IplImage gry=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,1);
cvCvtColor(src, gry, CV_BGR2GRAY);
cvThreshold(gry, gry, 230, 255, CV_THRESH_BINARY_INV);
cnvs.showImage(gry);
cvFindContours(gry, storage, squares, Loader.sizeof(CvContour.class), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
CvSeq ss=null;
CvSeq tmp=null;
int ii=0;
for (ss=squares; ss!=null; ss=ss.h_next()) {
tmp=cvApproxPoly(ss, sizeof(CvContour.class), storage, CV_POLY_APPROX_DP, 8, 0);
System.out.println("index "+ii+" points "+tmp.total()+" area "+cvContourArea(ss, CV_WHOLE_SEQ, 0));
cvDrawContours(src, ss, CvScalar.RED, CV_RGB(248, 18, 18), 1, -1, 8);
//drawPoly(src, tmp);
}
IplConvKernel mat=cvCreateStructuringElementEx(7, 7, 3, 3, CV_SHAPE_RECT, null);
cvDilate(src, src, mat, CV_C);
cvErode(src, src, mat, CV_C);
cnvs.showImage(src);
saveImage("nw.png", src);
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但是,当我检查出来时,它只给出
指数0点8区20179.0
这意味着它只识别多边形的8个点,但它应该是12个点.请一些人解释这段代码的问题.
这显示了输出图像
cvApproxPoly() 函数使用Ramer\xe2\x80\x93Douglas\xe2\x80\x93Peucker算法进行曲线逼近。该算法的目的是找到一条具有较少点的相似曲线。该算法本身采用两个参数作为输入:
\n\n简而言之,近似精度值越大,近似曲线中被遗漏的点的机会就越大(请参考维基百科文章,尤其是这个动画)。在你的函数调用中:
\n\ncvApproxPoly(ss, sizeof(CvContour.class), storage, CV_POLY_APPROX_DP, 8, 0);\n
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)\n\n第5个参数是近似精度。如果您不想减少顶点数量,则该值应该很小(对于本示例,1 左右的值正好给出 12 个顶点,因此没有近似值)。
\n