如何使用javacv识别具有可变长度和宽度的正方形或矩形？

Question

如何使用javacv识别具有可变长度和宽度的正方形或矩形？

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我正在使用Java开发项目，使用OpenCV包来识别组件，但是我对JavaCV不熟悉，我想知道如何在特定源图像中识别矩形，请有经验的人给出一些基本指导以完成此任务。我尝试在这里使用模板匹配，但它只能识别精确大小的矩形。但在我的情况下，我需要识别长度可变的矩形？

import java.util.Arrays;
import static com.googlecode.javacv.cpp.opencv_core.*;
import static com.googlecode.javacv.cpp.opencv_imgproc.*;
import static com.googlecode.javacv.cpp.opencv_highgui.*;
public class TestingTemplate {
public static void main(String[] args) {
//Original Image
IplImage src = cvLoadImage("src\\lena.jpg",0);
//Template Image
IplImage tmp = cvLoadImage("src\\those_eyes.jpg",0);
//The Correlation Image Result
IplImage result = cvCreateImage(cvSize(src.width()-tmp.width()+1, src.height()-tmp.height()+1), IPL_DEPTH_32F, 1);
//Init our new Image
cvZero(result);
cvMatchTemplate(src, tmp, result, CV_TM_CCORR_NORMED);

double[] min_val = new double[2];
double[] max_val = new double[2];

//Where are located our max and min correlation points
CvPoint minLoc = new CvPoint();
CvPoint maxLoc = new CvPoint();
cvMinMaxLoc(result, min_val, max_val, minLoc, maxLoc, null); //the las null it's for
 optional mask mat()

System.out.println(Arrays.toString(min_val)); //Min Score
System.out.println(Arrays.toString(max_val)); //Max Score

CvPoint point = new CvPoint();
point.x(maxLoc.x()+tmp.width());
point.y(maxLoc.y()+tmp.height());
cvRectangle(src, maxLoc, point, CvScalar.WHITE, 2, 8, 0); //Draw the rectangule result in original img.
cvShowImage("Lena Image", src);
cvWaitKey(0);
//Release
cvReleaseImage(src);
cvReleaseImage(tmp);
cvReleaseImage(result);
}
}

请有人帮忙完成这个任务

- user1465195

Dave：请问您能提供一些实现此目标的指导吗？ - user1465195

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这是“squire”还是“SQUARE”？如果不是，那么“squire”是什么意思呢？谷歌说它是士兵的盔甲。这是你想要的吗？最好添加一张图片。 - Abid Rahman K

哦，我刚看到那个错误，我真的需要在图像上识别矩形和正方形。非常非常抱歉我之前犯的错误。现在我已经更正了问题。 - user1465195

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Abid Rahman K · Accepted Answer

因此它被固定为正方形。

对于正方形检测，OpenCV提供了一些示例代码。代码使用C ++、C和Python编写。希望您可以将其移植到JavaCV。

C++ 代码，Python 代码。

我将简要说明如何运作：

1-首先，您需要将图像分为R，G，B平面。

2-然后，对每个平面执行边缘检测，并添加不同阈值（例如50,100等）进行阈值处理。

3-在所有尺寸的图像中，找到轮廓（请记住，它正在处理大量图像，如果您不想，请删除某些阈值），

4-找到轮廓之后，通过根据区域过滤来删除一些小的不必要的噪声。

5-然后，逼近轮廓。 (更多关于轮廓逼近的资料).

6-对于矩形，将会给出四个角落。对于其他图形，将给出相应的角落。

因此，将这些轮廓根据逼近后的元素数量进行过滤，该数量应为四，即角落数量。矩形的第一个特性。

7-接下来，可能存在一些具有四个角但不是矩形的形状。因此，我们采用矩形的第二个特征，即所有内角都为90度。因此，我们使用下面的关系找到所有角的角度：

enter image description here

如果cos（theta）< 0.1，即theta> 84度，则为矩形。

8- 那么正方形怎么办？利用其属性，即所有边的长度相等。

您可以通过上面显示的关系找到两点之间的距离。检查它们是否都相等，然后该矩形就是正方形。

这就是代码的工作原理。

下面是我在图像上应用上述代码得到的输出：

enter image description here

编辑:

有人问如何删除边框检测到的矩形。这是因为OpenCV在黑色背景中查找白色物体，所以是边框。只需使用cv2.bitwise_not()函数反转图像即可解决问题。我们得到以下结果：

enter image description here

您可以在此处找到有关轮廓的更多信息：Contours - 1: 入门