opencv-050-二值图像分析(矩形面积与弧长)

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对图像二值图像的每个轮廓，我们可以计算轮廓的弧长与面积，根据轮廓的面积与弧长可以实现对不同大小对象的过滤，寻找到我们感兴趣的roi区域，这个也是图像二值分析的任务之一。

OpenCV对轮廓点集计算面积的API函数如下:

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double cv::contourArea(
    InputArray 	contour,
    bool oriented = false
)

计算轮廓的面积，其原理是基于格林公式。
参数contour表示输入的轮廓点集
参数oriented默认是false返回的面积是正数，如果方向参数为true表示会根据是顺时针或者逆时针方向返回正值或者负值面积。

OpenCV对轮廓点集计算弧长的API函数如下:

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double cv::arcLength(
    InputArray curve,
    bool closed 
)

参数curve表示输入的轮廓点集
参数closed默认表示是否闭合区域

代码（c++,python）

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#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

/*
 * 二值图像分析(矩形面积与弧长)
 */
int main() {
    Mat src = imread("../images/zhifang_ball.png");
    if (src.empty()) {
        cout << "could not load image.." << endl;
    }
    imshow("input", src);

    // 提取边缘
    Mat binary;
    Canny(src, binary, 80, 160);
    imshow("binary", binary);

    // 膨胀
    Mat k = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1));
    dilate(binary, binary, k);

    // 轮廓发现于绘制
    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
    for (size_t t = 0; t < contours.size(); ++t) {
        // 最大外接矩形
        // Rect rect = boundingRect(contours[t]);
        // rectangle(src, rect, Scalar(0, 0, 255));

        // 面积与弧长过滤
        double area = contourArea(contours[t]);
        double curvelen = arcLength(contours[t], true);
        if (area < 100 || curvelen < 100){
            continue;
        }

        // 最小外接矩形
        RotatedRect rrt = minAreaRect(contours[t]);
        Point2f pts[4];
        rrt.points(pts);

        // 绘制旋转矩形与中心位置
        for (int i = 0; i < 4; ++i) {
            line(src, pts[i % 4], pts[(i + 1) % 4], Scalar(0, 255, 0), 2);
        }
        Point2f cpt = rrt.center;
        circle(src, cpt, 2, Scalar(255, 0, 0), 2);
    }

    imshow("contours", src);

    waitKey(0);
    return 0;
}
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import cv2 as cv
import numpy as np


def canny_demo(image):
    t = 80
    canny_output = cv.Canny(image, t, t * 2)
    cv.imshow("canny_output", canny_output)
    cv.imwrite("D:/canny_output.png", canny_output)
    return canny_output


src = cv.imread("D:/images/zhifang_ball.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)
binary = canny_demo(src)
k = np.ones((3, 3), dtype=np.uint8)
binary = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_DILATE, k)

# 轮廓发现
out, contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in range(len(contours)):
    # x, y, w, h = cv.boundingRect(contours[c]);
    # cv.drawContours(src, contours, c, (0, 0, 255), 2, 8)
    # cv.rectangle(src, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 1, 8, 0);
    area = cv.contourArea(contours[c])
    arclen = cv.arcLength(contours[c], True)
    if area < 100 or arclen < 100:
        continue
    rect = cv.minAreaRect(contours[c])
    cx, cy = rect[0]
    box = cv.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    cv.drawContours(src,[box],0,(0,0,255),2)
    cv.circle(src, (np.int32(cx), np.int32(cy)), 2, (255, 0, 0), 2, 8, 0)


# 显示
cv.imshow("contours_analysis", src)
cv.imwrite("D:/contours_analysis.png", src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果

代码地址

github