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OpenCV中findCirclesGrid函数的用法和实例解析
2023-11-03 10:40:12 深夜i     --     --
OpenCV 用法 实例解析 圆格网格

OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和机器学习领域的开源库。其中一个非常有用的函数是findCirclesGrid,这个函数可以在图像中找到一个由圆形构成的网格。本文将介绍findCirclesGrid函数的用法和提供一个实例解析。

首先,让我们来看一下findCirclesGrid函数的用法。该函数的原型如下:


bool findCirclesGrid(InputArray image, Size patternSize, OutputArray centers, int flags = CALIB_CB_SYMMETRIC_GRID, const Ptr<CirclesGridFinderParameters>& parameters = Ptr<CirclesGridFinderParameters>(), const Ptr<DetectorParameters>& detectorParameters = Ptr<DetectorParameters>())

该函数接受以下参数:

- image:输入图像的数组。图像应该是8位灰度或者彩色图像。

- patternSize:一个Size类型的参数,指定圆形网格的列数和行数。

- centers:一个输出数组,用于存储找到的圆心位置。

- flags:一个整数型参数,用于指定查找网格的方式。默认是CALIB_CB_SYMMETRIC_GRID,它将寻找一个对称的圆形网格。

- parameters:一个CirclesGridFinderParameters指针,用于控制网格查找算法的细节和参数。

- detectorParameters:一个DetectorParameters指针,用于控制圆形检测算法的参数。

现在我们来看一个实例,以帮助我们理解findCirclesGrid函数的用法:


#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <iostream>

using namespace cv;

using namespace std;

int main() {

  Mat image = imread("circles.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

  Size patternSize(4, 11);

  vector<Point2f> centers;

  bool found = findCirclesGrid(image, patternSize, centers);

  if (found) {

    cout << "Circle grid found!" << endl;

    

    for (int i = 0; i < centers.size(); i++) {

      circle(image, centers[i], 3, Scalar(0, 0, 255), -1);

    }

    

    imshow("Circle grid", image);

    waitKey(0);

  } else

    cout << "Circle grid not found!" << endl;

  

  return 0;

}

在这个实例中,我们首先使用imread函数读取一个灰度图像,该图像中包含一个圆形网格。然后,我们指定了一个4x11的网格大小。接下来,我们定义了一个空的向量centers用于存储找到的圆心位置。

然后,我们调用findCirclesGrid函数来查找图像中的圆形网格。如果找到了网格,我们将打印“Circle grid found!”,并在图像上用红色圆圈标记出找到的圆心。最后,我们显示图像,并等待按键操作。

如果没有找到网格,我们将打印“Circle grid not found!”。

通过运行这个示例,我们可以看到图像中的圆心被成功地找到。

总结来说,本文介绍了OpenCV中findCirclesGrid函数的用法,并通过一个实例来演示了它的效果。这个函数在计算机视觉和机器学习领域广泛应用,特别适用于图像中存在圆形网格的情况。有了这个函数,我们可以方便地从图像中提取圆心位置,为后续的图像处理和分析工作提供有力的支持。

  
  

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