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天津市哪里有做网站广告的/职业技能培训网上平台

admin2025/6/6 11:12:04【news】

简介天津市哪里有做网站广告的,职业技能培训网上平台,淄博优化公司,wordpress价格表单前言上一篇为文中和大家分享如何检测图像中的圆，本篇继续和大家分享项目中的其他内容，项目的目标是坚持检测物体中的一个晶体，并计算它的偏移角度。思路检测图像中的圆形，并把圆形的区域裁剪下来，这样就可以排除一些…

天津市哪里有做网站广告的,职业技能培训网上平台,淄博优化公司,wordpress价格表单前言上一篇为文中和大家分享如何检测图像中的圆，本篇继续和大家分享项目中的其他内容，项目的目标是坚持检测物体中的一个晶体，并计算它的偏移角度。思路检测图像中的圆形，并把圆形的区域裁剪下来，这样就可以排除一些…

前言

上一篇为文中和大家分享如何检测图像中的圆，本篇继续和大家分享项目中的其他内容，项目的目标是坚持检测物体中的一个晶体，并计算它的偏移角度。

思路

检测图像中的圆形，并把圆形的区域裁剪下来，这样就可以排除一些干扰，这一步前面一篇文章已经分享。

对裁剪得到的图进行二值化处理。
寻找最大的目标块，找到目标块的中心点，根据该点和圆心的点计算角度。

知识点

二值化 图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。OpenCV中提供了函数cv::threshold(); 函数原型：

double cv::threshold(InputArray src,OutputArray dst,double thresh,double maxval,int type)

参数说明 src：源图像，可以为8位的灰度图，也可以为32位的彩色图像。（两者由区别） dst：输出图像 thresh：阈值 maxval：dst图像中最大值 type：阈值类型，可以具体类型如下：

生成关系如下表：

连通域分析 函数原型：

int  cv::connectedComponents (cv::InputArrayn image,                // //8位单通道二值图像 (binary)cv::OutputArray labels,               // output label map //和原图一样大的标记图int             connectivity = 8,     // 4- or 8-connected componentsint             ltype        = CV_32S // Output label type (CV_32S or CV_16U));int  cv::connectedComponentsWithStats (cv::InputArrayn image,                // input 8-bit single-channel (binary)cv::OutputArray labels,               // output label mapcv::OutputArray stats,                // Nx5 matrix (CV_32S) of statistics:// [x0, y0, width0, height0, area0;//nccomps×5的矩阵 表示每个连通区域的外接矩形和面积（pixel）//  ... ; x(N-1), y(N-1), width(N-1), height(N-1), area(N-1)]cv::OutputArray centroids,          //nccomps×2的矩阵 表示每个连通区域的质心（pixel）Nx2 CV_64F matrix of centroids: [ cx0, cy0; ... ; cx(N-1), cy(N-1)]int             connectivity = 8,     // 4- or 8-connected componentsint             ltype        = CV_32S // Output label type (CV_32S or CV_16U));

其中connectedComponents()仅仅创建了一个标记图（图中不同连通域使用不同的标记，和原图宽高一致），connectedComponentsWithStats()可以完成上面任务，除此之外，还可以返回每个连通区域的重要信息--bounding box, area, andcentroid

参数说明：该函数有返回值，返回一个int整型 nccomps，函数返回值为连通区域的总数N，范围为[0,N-1]，其中0代表背景。 image：输入8位单通道二值图像； label：输出，和原图image一样大的标记图，label对应于表示是当前像素是第几个轮廓，背景置0； centroids：对应的是轮廓的中心点。nccomps×2的矩阵表示每个连通区域的质心 stats：输出，nccomps×5的矩阵，表示每个连通区域的外接矩形和面积（pixel），例如下列：

最终效果：

部分代码

Mat cimg;medianBlur(src,src,5);cvtColor(src,cimg,COLOR_BGR2GRAY);GaussianBlur(cimg,cimg,Size(9,9),2,2);Canny(cimg,cimg,10,250,5);//imwrite("canny1.bmp",cimg);vector<Vec3f> circles;size_t i;for(i = 0; i < 5; i++){circles.clear();HoughCircles(cimg,circles,HOUGH_GRADIENT,1,30,100,100-i*10,10,120);printf("circles.size()=%dn",circles.size());if(circles.size() > 0){break;}}int maxRadius = 0;int m = 0;for( i = 0; i < circles.size(); i++){int radius = cvRound(circles[i][2]);if(maxRadius < radius){maxRadius = radius;m = i;}}Point center(cvRound(circles[m][0]),cvRound(circles[m][1]));printf("maxRadius= %dn",maxRadius);maxRadius = maxRadius-10;Mat srcMat=src(Rect(center.x-maxRadius,center.y-maxRadius,maxRadius*2,maxRadius*2));//imwrite("22.bmp",srcMat);Mat lableMat;Mat statsMat;Mat centerMat;Mat srcMat1;// = imread("D:opencv_picture_test轮廓die_on_chip.png", 1);     //读取灰度Mat dstMat;cvtColor(srcMat, srcMat1, COLOR_BGR2GRAY);//调用阈值函数threshold(srcMat1, dstMat, 150, 255,THRESH_BINARY);//imshow("bin", dstMat);//腐蚀操作//Mat element = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(9,9));        //morphologyEx(dstMat,dstMat, MORPH_ERODE, element);        int nComp = cv::connectedComponentsWithStats(dstMat,lableMat,statsMat,centerMat,8,CV_32S);int maxSize = 0;m = 1;for (int i = 1; i < nComp; i++){if(maxSize < statsMat.at<int>(i, 4) && statsMat.at<int>(i, 2) < 60 && statsMat.at<int>(i, 3) < 60){maxSize = statsMat.at<int>(i, 4);m = i;}}Rect bndbox;bndbox.x = statsMat.at<int>(m, 0);bndbox.y = statsMat.at<int>(m, 1);bndbox.width = statsMat.at<int>(m, 2);bndbox.height = statsMat.at<int>(m, 3);//if (fabs(bndbox.width * 1.0 / bndbox.height - 1) < 0.2 && statsMat.at<int>(i, 4)>=20)rectangle(srcMat, bndbox, CV_RGB(0, 255, 255), 1, 8, 0);line(srcMat, Point(srcMat.cols/2, srcMat.rows/2), Point(bndbox.x+bndbox.width/2, bndbox.y+bndbox.height/2), Scalar(0, 0, 255), 1);