本文實例為大家分享了Opencv3實現對象提取與測量的具體代碼,供大家參考,具體內容如下
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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
#includeusing 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 >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; }
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