【20160924】GOCVHelper 图像处理部分(2)-阿里云开发者社区

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【20160924】GOCVHelper 图像处理部分(2)

简介: //根据轮廓的面积大小进行选择     vector  selectShapeArea(Mat src,Mat& draw,vector contours,int minvalue,int maxvalue){         vector result_contours;         draw = Mat::zeros(src.
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//根据轮廓的面积大小进行选择
    vector<VP>  selectShapeArea(Mat src,Matdraw,vector<VPcontours,int minvalue,int maxvalue){
        vector<VPresult_contours;
        draw = Mat::zeros(src.rows,src.cols,CV_8UC3);
        for (int i=0;i<contours.size();i++){ 
            double countour_area = contourArea(contours[i]);
            if (countour_area >minvalue && countour_area<maxvalue)
                result_contours.push_back(contours[i]);
        }
        for (int i=0;i<result_contours.size();i++){
            int iRandB = rng.uniform(0,255);
            int iRandG = rng.uniform(0,255);
            int iRandR = rng.uniform(0,255);
            Scalar  color  = Scalar(iRandB,iRandG,iRandR);
            drawContours(draw,result_contours,i,color,-1);
            char cbuf[100];sprintf_s(cbuf,"%d",i+1);
            //寻找最小覆盖圆,求出圆心。使用反色打印轮廓序号
            float radius;
            cv::Point2f center;
            cv::minEnclosingCircle(result_contours[i],center,radius);
            putText(draw,cbuf,centerFONT_HERSHEY_PLAIN ,5,Scalar(255-iRandB,255-iRandG,255-iRandR),5);
        }
        return result_contours;
    }
    vector<VP>  selectShapeArea(vector<VPcontours,int minvalue,int maxvalue)
    {
        vector<VPresult_contours;
        for (int i=0;i<contours.size();i++){ 
            double countour_area = contourArea(contours[i]);
            if (countour_area >minvalue && countour_area<maxvalue)
                result_contours.push_back(contours[i]);
        }
        return result_contours;

    }

在Halcon中,运用非常广泛的SelectShape的Opencv实现,能够根据轮廓的大小,直接挑选出所需要的部分。我在这个基础上进行了强化,能够把每个轮廓的序号标注出来。并且依然提供draw打印。
 





目前方向:图像拼接融合、图像识别 联系方式:jsxyhelu@foxmail.com

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禾路
图像处理工程师,专注图像处理多年,长期奋斗在图像增强、识别一线。实战经验丰富,研究开发的连铸体拼接算法、人脸美化算法、红外线血管增强识别系统、中药识别系统、石材大板识别系统等均已投入使用。对opencv有着深入理解和解析,以jsxyhelu账号参与OpenCV项目。
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