OpenCV使用C++对轮廓进行排序
OpenCV是一款广泛使用的计算机视觉库,可以对图像进行处理、分析和识别等操作。其中,轮廓排序是图像处理的一个重要环节,可以对图像中的轮廓进行有序排列,便于后续处理。
对于OpenCV中的轮廓排序,我们可以使用C++语言进行操作。具体步骤如下:
首先,我们需要对原始图像进行二值化处理,得到二值图像。可以使用OpenCV中的threshold方法进行处理。例如,对一张名为"test.png"的图像进行二值化处理,可以使用以下代码:
Mat image = imread("test.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
Mat binary;
threshold(image, binary, 0, 255, THRESH_BINARY);
接下来,我们可以使用findContours方法,查找图像中的轮廓。
vector<vector<Point>> contours;
findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
findContours方法中,第一个参数是二值图像,第二个参数是存储轮廓的vector容器,第三个参数为轮廓的检索模式,第四个参数为轮廓的近似方法。
得到轮廓之后,我们可以使用sort方法对轮廓进行排序。可以创建自己的排序函数来实现不同的排序方法。例如,我们可以按照轮廓的面积进行排序。
bool sortByArea(const vector<Point>& contour1, const vector<Point>& contour2)
{
double area1 = contourArea(contour1);
double area2 = contourArea(contour2);
return area1 > area2;
}
sort(contours.begin(), contours.end(), sortByArea);
以上代码中,sortByArea函数用于计算轮廓面积,并按照面积大小降序排列。sort方法用于对轮廓进行排序。
最后,我们可以将排序后的轮廓进行可视化展示。可以使用drawContours方法将排好序的轮廓画在新的图像上。
Mat sorted = Mat::zeros(binary.size(), CV_8UC3);
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
drawContours(sorted, contours, i, Scalar(rand() & 255, rand() & 255, rand() & 255), CV_FILLED);
}
以上代码中,sorted表示新的图像,Scalar用于设置绘制轮廓的颜色。
综上所述,OpenCV使用C++对轮廓进行排序的步骤包括二值化处理、轮廓查找、排序和可视化展示。轮廓排序的方法可以根据需要自行改变,例如按照轮廓的长度、宽度等进行排序。轮廓排序的结果可以用于图像分割、物体识别等领域。
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