使用使用OpenCV检测图像中的矩形 检测图像中的矩形 主要为大家详细介绍了使用OpenCV检测图像中的矩形，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值， 感兴趣的小伙伴们可以参考一下 本文实例为大家分享了OpenCV检测图像中矩形的具体代码，供大家参考，具体内容如下 前言前言 1.OpenCV没有内置的矩形检测的函数，如果想检测矩形，要自己去实现。 2.我这里使用的OpenCV版本是3.30. 矩形检测 矩形检测 1.得到原始图像之后，代码处理的步骤是： 得到原始图像之后，代码处理的步骤是： （1）滤波增强边缘。 （2）分离图像通道，并检测边缘。 （3） 提取轮廓。 （4）使用图像轮廓点进行多边形拟合。 （5）计算轮廓面积并得到矩形4个顶点。 （6）求轮廓边缘之间角度的最大余弦。 （7）画出矩形。 2.代码代码 //检测矩形 //第一个参数是传入的原始图像，第二是输出的图像。 void findSquares(const Mat& image,Mat &out) { int thresh = 50, N = 5; vector > squares; squares.clear(); Mat src,dst, gray_one, gray; src = image.clone(); out = image.clone(); gray_one = Mat(src.size(), CV_8U); //滤波增强边缘检测 medianBlur(src, dst, 9); //bilateralFilter(src, dst, 25, 25 * 2, 35); vector > contours; vector hierarchy; //在图像的每个颜色通道中查找矩形 for (int c = 0; c < image.channels(); c++) { int ch[] = { c, 0 }; //通道分离 mixChannels(&dst, 1, &gray_one, 1, ch, 1); // 尝试几个阈值 for (int l = 0; l < N; l++) { // 用canny()提取边缘 if (l == 0) { //检测边缘 Canny(gray_one, gray, 5, thresh, 5); //膨脹 dilate(gray, gray, Mat(), Point(-1, -1)); imshow("dilate", gray); } else { gray = gray_one >= (l + 1) * 255 / N; } // 轮廓查找 //findContours(gray, contours, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE); findContours(gray, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE); vector approx; 

// 检测所找到的轮廓 for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { //使用图像轮廓点进行多边形拟合 approxPolyDP(Mat(contours[i]), approx, arcLength(Mat(contours[i]), true)*0.02, true); //计算轮廓面积后，得到矩形4个顶点 if (approx.size() == 4 &&fabs(contourArea(Mat(approx))) > 1000 &&isContourConvex(Mat(approx))) { double maxCosine = 0; for (int j = 2; j < 5; j++) { // 求轮廓边缘之间角度的最大余弦 double cosine = fabs(angle(approx[j % 4], approx[j - 2], approx[j - 1])); maxCosine = MAX(maxCosine, cosine); } if (maxCosine < 0.3) { squares.push_back(approx); } } } } } for (size_t i = 0; i < squares.size(); i++) { const Point* p = &squares[i][0]; int n = (int)squares[i].size(); if (p->x > 3 && p->y > 3) { polylines(out, &p, &n, 1, true, Scalar(0, 255, 0), 3, LINE_AA); } } imshow("dst",out); } static double angle(Point pt1, Point pt2, Point pt0) { double dx1 = pt1.x - pt0.x; double dy1 = pt1.y - pt0.y; double dx2 = pt2.x - pt0.x; double dy2 = pt2.y - pt0.y; return (dx1*dx2 + dy1*dy2) / sqrt((dx1*dx1 + dy1*dy1)*(dx2*dx2 + dy2*dy2) + 1e-10); } 3.运行结果 运行结果 

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。