OpenCV（三十四）：轮廓外接最大、最小矩形和多边形拟合

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2024-03-04 01:14 88阅读 0赞

**目录**

1.轮廓外接最大矩形boundingRect()

2.轮廓外接最小矩形minAreaRect()

3.轮廓外接多边形approxPolyDP()

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#### 1.轮廓外接最大矩形boundingRect() ####

> Rect cv::boundingRect ( InputArray array )

*  array:输入的灰度图像或者2D点集，数据类型为vector<Point>或者Mat。

示例代码：

//轮廓最大外接矩阵
    void Contour_external_maxmatrix(Mat image) {
        Mat gray,binary;
        cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化
        GaussianBlur(gray,gray,Size(9,9),2,2);//滤波
        threshold(gray,binary,170,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);//自适应二值化
        //轮廓检测
        vector<vector<Point>> contours;//轮廓
        vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量
        findContours(binary,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());
        //寻找轮廓的外接矩阵
        for(int n=0;n<contours.size();n++) {
            //最大外接矩阵
            Rect rect = boundingRect(contours[n]);
            rectangle(image, rect, Scalar(7, 67, 255), 2, 8, 0);
        }
        imwrite("/sdcard/DCIM/max.png",image);
    }

轮廓外接最大矩形的结果：

![3c347a2593bb402d8689cb5af1f00043.jpeg][]

#### 2.轮廓外接最小矩形minAreaRect() ####

> RotatedRect cv::minAreaRect ( InputArray points )

*  array:输入的灰度图像或者2D点集，数据类型为vector<Point>或者Mat。

示例代码：

//轮廓最小外接矩阵
    void Contour_external_minmatrix(Mat image){
        Mat gray,binary;
        cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化
        GaussianBlur(gray,gray,Size(9,9),2,2);//滤波
        threshold(gray,binary,170,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);//自适应二值化
        //轮廓检测
        vector<vector<Point>> contours;//轮廓
        vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量
        findContours(binary,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());
        //寻找轮廓的外接矩阵
        for(int n=0;n<contours.size();n++) {
              //最小外接矩阵
            RotatedRect rrect= minAreaRect(contours[n]);
            Point2f points[4];
            rrect.points(points);//读取最小外接矩阵的四个顶点
            Point2f cpt=rrect.center;//最小外接矩阵的中心
            //绘制旋转矩阵与中心位置
            for(int i=0;i<4;i++){
                if(i==3){
                    line(image,points[i],points[0],Scalar(0,0,255,255),2,8,0);
                    break;
                }
                line(image,points[i],points[i+1],Scalar(0,0,255,255),2,8,0);
            }
            //绘制矩阵中心
            circle(image,cpt,4,Scalar(0,0,255,255),-1,8,0);
        }
       imwrite("/sdcard/DCIM/min.png",image);
    
    }

轮廓外接最小矩形的结果：

![9dfea3884ab041dc9303f1c62a2ee64d.jpeg][]

#### 3.轮廓外接多边形approxPolyDP() ####

> void cv::approxPolyDP (InputArray curve,
> 
> OutputArray approxCurve,
> 
> double epsilon,
> 
> bool closed
> 
> ）

*  curve:输入轮廓像素点。
 *  approxCurve:多边形逼近结果，以多边形顶点坐标的形式给出
 *  epsilon:逼近的精度，即原始曲线和逼近曲线之间的最大距离。
 *  closed:逼近曲线是否为封闭曲线的标志， true表示曲线封闭，即最后一个顶点与第一个顶点相连

示例代码：

void drawapp(Mat result,Mat img2){
        for(int i=0;i<result.rows;i++){
            //最后一个坐标点与第一个坐标点连接
            if(i==result.rows-1){
                Vec2i point1=result.at<Vec2i>(i);
                Vec2i point2=result.at<Vec2i>(0);
                line(img2,point1,point2,Scalar(0,0,255,255),4,8,0);
                break;
            }
            Vec2i point1=result.at<Vec2i>(i);
            Vec2i point2=result.at<Vec2i>(i+1);
            line(img2,point1,point2,Scalar(0,0,255,255),4,8,0);
        }
    
    }
    
    //轮廓多边形拟合
    void Contour_external_matrix(Mat image){
        Mat gray,binary;
        cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化
       // GaussianBlur(gray,gray,Size(9,9),2,2);//滤波
       // threshold(gray,binary,170,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);//自适应二值化
        //轮廓的发现与绘制
        vector<vector<Point>> contours;//轮廓
        vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量
        findContours(gray,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());
        //绘制多边形
        for(int n=0;n<contours.size();n++) {
            //用最小外接矩阵求取轮廓中心
            RotatedRect rrect= minAreaRect(contours[n]);
            Point2f center=rrect.center;//最小外接矩阵的中心
            circle(image,center,2,Scalar(0,0,255,255),2,8,0);
            Mat result;
            approxPolyDP(contours[n],result,4,true);//多边形拟合
            drawapp(result,image);
        }
        imwrite("/sdcard/DCIM/matrix.png",image);
    
    }

多边形拟合的结果：

![4cfda6129ed54fa6a2cd8d4c2be36e78.jpeg][]

[3c347a2593bb402d8689cb5af1f00043.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/04/4395c8dcb61d47afbe5e75f5a372c224.png
[9dfea3884ab041dc9303f1c62a2ee64d.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/04/cb56c80d6a1a4a9db2105326e9b6a338.png
[4cfda6129ed54fa6a2cd8d4c2be36e78.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/04/af95283c95604957ad5a8a0c4a0d2b98.png