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Java+opencv3.2.0實(shí)現(xiàn)輪廓檢測(cè)

 更新時(shí)間:2019年07月24日 15:57:54   作者:帥氣的貓爪  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Java+opencv3.2.0實(shí)現(xiàn)輪廓檢測(cè),文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

輪廓是由一系列的點(diǎn)組成的集合,表現(xiàn)在圖像中就是一條曲線。

OpenCV3.2.0中提供了查找輪廓的方法:
Imgproc.findContours(Mat image, List contours, Mat hierarchy, int mode, int method, Point offset)

參數(shù)說(shuō)明:

image:8位單通道圖像。
contours:存儲(chǔ)檢測(cè)到的輪廓的集合。
hierarchy:可選的輸出向量,包含了圖像輪廓的拓?fù)湫畔ⅰ?
mode:輪廓檢索模式。有如下幾種模式:

1、RETR_EXTERNAL只檢測(cè)最外圍的輪廓
2、RETR_LIST提取所有的輪廓,不建立上下等級(jí)關(guān)系,只有兄弟等級(jí)關(guān)系
3、RETR_CCOMP提取所有輪廓,建立為雙層結(jié)構(gòu)
4、RETR_TREE提取所有輪廓,建立網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)

method:輪廓的近似方法。取值如下:
1、CHAIN_APPROX_NONE獲取輪廓的每一個(gè)像素,像素的最大間距不超過(guò)1
2、CHAIN_APPROX_SIMPLE壓縮水平垂直對(duì)角線的元素,只保留該方向的終點(diǎn)坐標(biāo)(也就是說(shuō)一條中垂線a-b,中間的點(diǎn)被忽略了)
3、CHAIN_APPROX_TC89_LI使用TEH_CHAIN逼近算法中的LI算法
4、CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用TEH_CHAIN逼近算法中的KCOS算法

offset:每個(gè)輪廓點(diǎn)的可選偏移量。

示例代碼:

public static void main(String[] args)
 {
  // TODO Auto-generated method stub
  System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
  Mat src = Imgcodecs.imread("F:\\1_m1109048058.jpg");
  Mat dst = src.clone();
  Imgproc.cvtColor(dst, dst, Imgproc.COLOR_BGRA2GRAY);
  Imgproc.adaptiveThreshold(dst, dst, 255, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
    Imgproc.THRESH_BINARY_INV, 3, 3);

  java.util.List<MatOfPoint> contours = new java.util.ArrayList<MatOfPoint>();
  Mat hierarchy = new Mat();
  Imgproc.findContours(dst, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE,
    new Point(0, 0));
  System.out.println(contours.size());
  for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
  {
   Imgproc.drawContours(src, contours, i, new Scalar(0, 0, 0, 0), 1);
  }

  Imgcodecs.imwrite("F:\\test.jpg", src);
 }

原圖片:

結(jié)果:

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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