OpneCV 二值图像区域处理 

  1 //--------------------------------------【程序说明】-------------------------------------------
  2 // 在图像处理中总会遇到二值图像，故对二值图像中区域处理在所难免；
  3 // 提取自己想要的区域部分对其处理；
  4 // 此函数简单实现高亮度区域处理；
  5 //------------------------------------------------------------------------------------------------
  6 //---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
  7 //        描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
  8 //-------------------------------------------------------------------------------------------------
  9 #include <opencv2/opencv.hpp>//头文件
 10 using namespace cv;//包含cv命名空间
 11 using namespace std;
 12 
 13 //-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------
 14 //        描述：全局变量的声明
 15 //-----------------------------------------------------------------------------------------------
 16 Mat g_srcImage; 
 17 Mat g_grayImage;
 18 Mat g_dstImage;
 19 int g_nThresh_max = 255;
 20 vector <vector<Point>> g_vContours;
 21 
 22 //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
 23 int main()
 24 {
 25     // 读入待处理原始图像
 26     g_srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/2.jpg");
 27     if(!g_srcImage.data ) { printf("读取图片错误，请确定目录下是否有imread函数指定的图片存在~！ \n"); return false; }  
 28     imshow("原始图",g_srcImage);
 29 
 30     //--------------------------------------------------------------------------------------------------
 31 
 32     //--------------------------根据高亮度特征--------------------------------------------
 33     cvtColor(g_srcImage,g_grayImage,CV_BGR2GRAY);
 34     imshow("灰度图",g_grayImage);
 35     //adaptiveThreshold(g_grayImage,g_grayImage,g_nThresh_max,ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,THRESH_BINARY,3,0);//自动阈值
 36     //threshold(g_grayImage,g_grayImage,100,255,THRESH_BINARY);
 37     threshold(g_grayImage,g_grayImage,0,g_nThresh_max,CV_THRESH_OTSU);
 38     imshow("高亮度图像",g_grayImage);
 39     //waitKey(0);
 40     
 41     //-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
 42 
 43     // 进行闭运算操作
 44     Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(4, 4));
 45     morphologyEx(g_grayImage,g_dstImage, MORPH_CLOSE, element);
 46 
 47     // 查找需要填充区域的轮廓
 48 
 49     vector <Vec4i> hierarchy;
 50     findContours(g_dstImage,g_vContours,hierarchy,CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
 51 
 52     // 将轮廓内填充
 53     if( !g_vContours.empty() & !hierarchy.empty() )
 54         {
 55             for (int idx=0;idx < g_vContours.size();idx++)
 56                 {
 57 
 58                     drawContours(g_dstImage,g_vContours,idx,Scalar::all(255),CV_FILLED,8);//填充轮廓内部 
 59                 
 60                 }
 61         }
 62 
 63     //------------------------------------------------------------------------------------------------
 64 
 65 
 66     //-----------------------------取面积最大的一块----------------------------------------
 67     double maxArea = 0;
 68     vector <Point> maxContour;
 69     findContours(g_dstImage,g_vContours,hierarchy,CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
 70     if( !g_vContours.empty() && !hierarchy.empty() )
 71    {
 72       for (int idx=0;idx < g_vContours.size();idx++)
 73       {
 74          double contArea = contourArea(g_vContours[idx]);//当前区域的面积
 75          // 求最大面积的区域
 76          if( contArea>maxArea )
 77          {
 78              maxArea = contArea;
 79              maxContour = g_vContours[idx];
 80          }
 81       }
 82     }
 83 
 84     // 将轮廓转为矩形框  
 85     Rect maxRect = boundingRect(maxContour);  
 86 
 87 
 88     // 显示连通域  
 89     Mat result1, result2;  
 90   
 91     g_dstImage.copyTo(result1);  
 92     g_dstImage.copyTo(result2);  
 93   
 94     for (size_t i = 0; i < g_vContours.size(); i++)  
 95         {  
 96             Rect r = boundingRect(g_vContours[i]);  
 97             rectangle(result1, r,Scalar(255));  
 98         }  
 99     imshow("all regions", result1) ;  
100   
101     rectangle(result2, maxRect, Scalar(255));  
102     imshow("largest region", result2) ;  
103 
104     waitKey(0);
105 
106 }

  

 

 

posted on 2016-07-20 14:04  在某一天老去  阅读(1712)  评论(0)  编辑  收藏  举报

导航