Android OpenCv4边缘检测和最大边缘 Android+OpenCv4实现边缘检测及轮廓绘制出图像最大边缘
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实现步骤:
- 图像灰度化
- 边缘检测
- 根据Canny检测得出来的Mat寻找轮廓
- 算出最大轮廓周长or面积
- 根据获取到的最大轮廓下标进行轮廓绘制
- 画出最大矩形,并返回Rect
Canny边缘检测
基于Canny算法的边缘检测主要有5个步骤,依次是
高斯滤波、像素梯度计算、非极大值像素梯度抑制、滞后阈值处理和孤立弱边缘抑制
。Canny在有噪声的情况下表现好不好,取决于前面的降噪过程,可以手动做高斯处理提高识别率。
/** image 输入图像,必须是CV_8U的单通道或者三通道图像。 edges 输出图像,与输入图像具有相同尺寸的单通道图像,且数据类型为CV_8U。 threshold1 第一个滞后阈值。 threshold2 第二个滞后阈值。 apertureSize Sobel算子的直径。 L2gradient 计算图像梯度幅值方法的标志。默认为false **/ public static void Canny(Mat image, Mat edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize, boolean L2gradient)
使用
/** * canny算法,边缘检测 */ public static Mat canny(Bitmap bitmap) { Mat mSource = new Mat(); Utils.bitmapToMat(bitmap, mSource); Mat grayMat = new Mat(); Imgproc.cvtColor(mSource,grayMat,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);//转换成灰度图 Mat mat = mSource.clone(); Imgproc.Canny(mSource, mat, 75, 200); return mat; }
获取图像最大矩形
/** * 返回边缘检测之后的最大矩形,并返回 * * @param cannyMat * Canny之后的mat矩阵 * @return */ public Rect findMaxRect(Mat cannyMat) { Mat tmp = mSource.clone(); List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>(); Mat hierarchy = new Mat(); // 寻找轮廓 Imgproc.findContours(cannyMat, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE); int index = 0; double perimeter = 0; // 找出匹配到的最大轮廓 for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { // 最大面积 // double area = Imgproc.contourArea(contours.get(i)); //最大周长 MatOfPoint2f source = new MatOfPoint2f(); source.fromList(contours.get(i).toList()); double length = Imgproc.arcLength(source,true); if(length>perimeter){ perimeter = length; index = i; } } /** * 参数一:image,待绘制轮廓的图像。 * * 参数二:contours,待绘制的轮廓集合。 * * 参数三:contourIdx,要绘制的轮廓在contours中的索引,若为负数,表示绘制全部轮廓。 * * 参数四:color,绘制轮廓的颜色。 * * 参数五:thickness,绘制轮廓的线条粗细。若为负数,那么绘制轮廓的内部。 * * 参数六:lineType,线条类型。FILLED LINE_4 4连通 LINE_8 8连通 LINE_AA 抗锯齿 */ Imgproc.drawContours( tmp, contours, index, new Scalar(0.0, 0.0, 255.0), 9, Imgproc.LINE_AA ); Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(index)); // Imgproc.rectangle(tmp, rect, new Scalar(0.0, 0.0, 255.0), 4, Imgproc.LINE_8); showImg(tmp); return rect; } /** * 显示图像 * @param mat */ private void showImg(Mat mat){ Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(mat.width(), mat.height(), Bitmap.Config.ARGB_8888); Utils.matToBitmap(mat, bitmap); mIvSrc.setImageBitmap(bitmap); mat.release(); }
最终效果图
获得矩形坐标点以后,后期可以做裁剪,旋转之类操作,可以自行研究。
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