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私は StackOverflow で多くの質問をして、正方形と長方形を正しく検出するための小さなプログラムを開発することができました。これは私のサンプルコードです

public static CvSeq findSquares(final IplImage src, CvMemStorage storage) {
    CvSeq squares = new CvContour();
    squares = cvCreateSeq(0, sizeof(CvContour.class), sizeof(CvSeq.class), storage);
    IplImage pyr = null, timg = null, gray = null, tgray;
    timg = cvCloneImage(src);
    CvSize sz = cvSize(src.width(), src.height());
    tgray = cvCreateImage(sz, src.depth(), 1);
    gray = cvCreateImage(sz, src.depth(), 1);
    // cvCvtColor(gray, src, 1);
    pyr = cvCreateImage(cvSize(sz.width() / 2, sz.height() / 2), src.depth(), src.nChannels());
    // down-scale and upscale the image to filter out the noise
    // cvPyrDown(timg, pyr, CV_GAUSSIAN_5x5);
    // cvPyrUp(pyr, timg, CV_GAUSSIAN_5x5);
    // cvSaveImage("ha.jpg",timg);
    CvSeq contours = new CvContour();
    // request closing of the application when the image window is closed
    // show image on window
    // find squares in every color plane of the image
    for (int c = 0; c < 3; c++) {
        IplImage channels[] = { cvCreateImage(sz, 8, 1), cvCreateImage(sz, 8, 1), cvCreateImage(sz, 8, 1) };
        channels[c] = cvCreateImage(sz, 8, 1);
        if (src.nChannels() > 1) {
            cvSplit(timg, channels[0], channels[1], channels[2], null);
        } else {
            tgray = cvCloneImage(timg);
        }
        tgray = channels[c];
        // // try several threshold levels
        for (int l = 0; l < N; l++) {
            // hack: use Canny instead of zero threshold level.
            // Canny helps to catch squares with gradient shading
            if (l == 0) {
                // apply Canny. Take the upper threshold from slider
                // and set the lower to 0 (which forces edges merging)
                cvCanny(tgray, gray, 0, thresh, 5);
                // dilate canny output to remove potential
                // // holes between edge segments
                cvDilate(gray, gray, null, 1);
            } else {
                // apply threshold if l!=0:
                cvThreshold(tgray, gray, (l + 1) * 255 / N, 255,
                        CV_THRESH_BINARY);
            }
            // find contours and store them all as a list
            cvFindContours(gray, storage, contours, sizeof(CvContour.class), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
            CvSeq approx;
            // test each contour
            while (contours != null && !contours.isNull()) {
                if (contours.elem_size() > 0) {
                    approx = cvApproxPoly(contours, Loader.sizeof(CvContour.class), storage, CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(contours) * 0.02, 0);
                    if (approx.total() == 4 && Math.abs(cvContourArea(approx, CV_WHOLE_SEQ, 0)) > 1000 && cvCheckContourConvexity(approx) != 0) {
                        double maxCosine = 0;
                        for (int j = 2; j < 5; j++) {
                            // find the maximum cosine of the angle between
                            // joint edges
                            double cosine = Math.abs(angle(
                                            new CvPoint(cvGetSeqElem(
                                                    approx, j % 4)),
                                            new CvPoint(cvGetSeqElem(
                                                    approx, j - 2)),
                                            new CvPoint(cvGetSeqElem(
                                                    approx, j - 1))));
                            maxCosine = Math.max(maxCosine, cosine);
                        }
                        if (maxCosine < 0.2) {
                            CvRect x = cvBoundingRect(approx, l);
                            if ((x.width() * x.height()) < 50000) {
                                System.out.println("Width : " + x.width()
                                        + " Height : " + x.height());
                                cvSeqPush(squares, approx);
                            }
                        }
                    }
                }
                contours = contours.h_next();
            }
            contours = new CvContour();
        }
    }
    return squares;
}

この画像を使用して、長方形と正方形を検出します

ここに画像の説明を入力

次の出力を特定する必要があります

ここに画像の説明を入力

ここに画像の説明を入力

しかし、上記のコードを実行すると、次の長方形のみが検出されます。しかし、その理由はわかりません。誰かその理由を説明してください。

これは私が得た出力です。

ここに画像の説明を入力

上記のコードの問題を説明し、この正方形と長方形を検出するためのいくつかの提案をしてください。

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マスク画像 (2 番目の図のようなバイナリ画像) を指定すると、cvFindContours() は輪郭 (ポイントのいくつかのリスト) を提供します。
このリンクを見てください: http://dasl.mem.drexel.edu/~noahKuntz/openCVTut7.html

于 2012-11-06T19:57:28.063 に答える