【OpenCV】-图像的矩

简介: 【OpenCV】-图像的矩

为什么学图像的矩?

答:矩函数在图像分析中涉及很多地方,如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像编码与重构。一个从一幅数字图形中计算出来的矩集,通常描述了该图像的全局特征,并提供了大量的关于该图像不同类型的几何特性信息。比如大小、位置、方向以及形状等。

1、矩的计算:moments()函数

说明:moments()函数用于计算多边形和光栅形状的最高达三阶的所有矩。矩用来计算形状的重心、面积,主轴和其他形状。

Moments moments(InputArray array,bool binaryImage=false)

第一个参数:输入参数,可以是光栅图像(单通道,8位或者浮点的二维数组)

补充:光栅图也叫做位图、点阵图、像素图,简单的说,就是最小单位由像素构成的图,只有点的信息,缩放时会失真。每个像素有自己的颜色,类似电脑里的图片都是像素图,你把它放很大就会看到点变成小色块了。

第二个参数:默认值false,若参数为true,则所有非零像素为1。是否为二值图像

2、计算轮廓面积:contourArea()函数

说明:contourArea()函数计算整个轮廓或者部分轮廓的面积

double contourArea(InputArray contour,bool oriented=false)
  • 第一个参数:输入的向量,二维点(轮廓顶点),Mat类型或者std::vector
  • 第二个参数:面向区域标识符。若其为true,该函数返回一个带符号的面积值,其正负取决于轮廓的方向(顺时针还是逆时针)。false表示以绝对值返回,不带符合
3、计算轮廓长度:arcLength()函数

说明:arcLength()函数用于计算封闭轮廓的周长或曲线的长度

double arcLength(InputArray curve,bool closed)
  • 第一个参数:输入的二维点集,可以是Mat或者std::vector
  • 第二个参数:一个用于指示曲线是否封闭的标识符,默认值closed,标识曲线封闭
4、综合示例程序:查找和绘制图像轮廓矩

代码步骤:

  • 提前图像轮廓
  • 发现轮廓
  • 计算每个图像轮廓的矩
  • 计算每个对象的中心、弧长、面积
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
#define WINDOW_NAME1 "【原始图窗口】"
#define WINDOW_NAME2 "【效果图窗口】"
Mat g_srcImage; Mat g_grayImage;
int g_nThresh = 100;  //阈值
int g_maxThresh = 255;  //阈值最大值
RNG g_rng(12345); //随机数生成器
Mat g_cannuMat_output;
vector<vector<Point> > g_vContours;
vector<Vec4i> g_vHierarchy;
void on_ThreshChange(int, void *);
static void ShowHelpTxte();
int main()
{
  system("color 1E");
  //加载源图像
  g_srcImage = imread("E:\\Pec\\jun.jpg", 1);
  //得到的原图转换为灰度并进行平滑
  cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
  blur(g_grayImage, g_grayImage, Size(3, 3));
  namedWindow(WINDOW_NAME1, WINDOW_AUTOSIZE);
  imshow(WINDOW_NAME1, g_srcImage);

  createTrackbar("阈值:", WINDOW_NAME1, &g_nThresh, g_maxThresh, on_ThreshChange);
  on_ThreshChange(0, 0);//调用一次进行初始化
  waitKey(0);
  return 0;
}
void on_ThreshChange(int, void *)
{
  //使用边缘检测
  Canny(g_grayImage, g_cannuMat_output, g_nThresh, g_nThresh * 2, 3,false);
  //找到轮廓
  findContours(g_cannuMat_output, g_vContours, g_vHierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));
  //计算矩
  vector<Moments>mu(g_vContours.size());
  for (unsigned int i = 0; i < g_vContours.size(); i++)
  {
    mu[i] = moments(g_vContours[i], false); 
  }
  //计算中心矩
  vector<Point2f>mc(g_vContours.size());
  for (unsigned int i = 0; i < g_vContours.size(); i++)
  {
    //m00:表示:x=0,y=0
    mc[i] = Point2f(static_cast<float>(mu[i].m10 / mu[i].m00), static_cast<float>(mu[i].m01 / mu[i].m00));
  }
  //绘制轮廓
  Mat drawing= Mat::zeros(g_cannuMat_output.size(), CV_8UC3); 
  //通过m00计算轮廓面积并且和OpenCV函数比较
  for (unsigned int i = 0; i < g_vContours.size(); i++)
  {
    cout << "center point x:" << mc[i].x << ",y:" << mc[i].y << endl;
    cout << ">通过m00计算出轮廓[" << i << "]的面积:(M_00= " << mu[i].m00 << " ,OpenCV函数计算出的面积 = "
      << contourArea(g_vContours[i]) << ",长度为:" << arcLength(g_vContours[i], true) << endl;
    Scalar color = Scalar(g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255));
    drawContours(drawing, g_vContours, i, color, 2, 8, g_vHierarchy, 0, Point());
    circle(drawing, mc[i], 1, color, -1, 8, 0);//绘制圆

  }
  namedWindow(WINDOW_NAME2, WINDOW_AUTOSIZE);
  imshow(WINDOW_NAME2, drawing);
}

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