Android+OpenCv4实现边缘检测及轮廓绘制出图像最大边缘

时间：2021-07-08 python教程查看: 892

实现步骤：

图像灰度化
边缘检测
根据Canny检测得出来的Mat寻找轮廓
算出最大轮廓周长or面积
根据获取到的最大轮廓下标进行轮廓绘制
画出最大矩形，并返回Rect

Canny边缘检测

基于Canny算法的边缘检测主要有5个步骤，依次是高斯滤波、像素梯度计算、非极大值像素梯度抑制、滞后阈值处理和孤立弱边缘抑制。Canny在有噪声的情况下表现好不好，取决于前面的降噪过程，可以手动做高斯处理提高识别率。

/**
image  输入图像，必须是CV_8U的单通道或者三通道图像。
edges  输出图像，与输入图像具有相同尺寸的单通道图像，且数据类型为CV_8U。
threshold1  第一个滞后阈值。
threshold2  第二个滞后阈值。
apertureSize  Sobel算子的直径。
L2gradient  计算图像梯度幅值方法的标志。默认为false
**/
public static void Canny(Mat image, Mat edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize, boolean L2gradient)

使用

    /**
     * canny算法，边缘检测

     */
    public static Mat canny(Bitmap bitmap) {
        Mat mSource = new Mat();

        Utils.bitmapToMat(bitmap, mSource);
        Mat grayMat = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(mSource,grayMat,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);//转换成灰度图
        Mat mat = mSource.clone();
        Imgproc.Canny(mSource, mat, 75, 200);
        return mat;
    }

获取图像最大矩形

   /**
     * 返回边缘检测之后的最大矩形,并返回
     *
     * @param cannyMat
     *            Canny之后的mat矩阵
     * @return
     */
    public  Rect findMaxRect(Mat cannyMat) {
        Mat tmp = mSource.clone();
        List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();
        Mat hierarchy = new Mat();
        // 寻找轮廓
        Imgproc.findContours(cannyMat, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
        int index = 0;
        double perimeter = 0;
        // 找出匹配到的最大轮廓
        for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
            // 最大面积
//            double area = Imgproc.contourArea(contours.get(i));
            //最大周长
            MatOfPoint2f source = new MatOfPoint2f();
            source.fromList(contours.get(i).toList());
            double length = Imgproc.arcLength(source,true);
            if(length>perimeter){
                perimeter =  length;
                index = i;
            }
        }

        /**
         * 参数一：image，待绘制轮廓的图像。
         *
         * 参数二：contours，待绘制的轮廓集合。
         *
         * 参数三：contourIdx，要绘制的轮廓在contours中的索引，若为负数，表示绘制全部轮廓。
         *
         * 参数四：color，绘制轮廓的颜色。
         *
         * 参数五：thickness，绘制轮廓的线条粗细。若为负数，那么绘制轮廓的内部。
         *
         * 参数六：lineType，线条类型。FILLED   LINE_4   4连通   LINE_8   8连通  LINE_AA  抗锯齿
         */
        Imgproc.drawContours(
                tmp,
                contours,
                index,
                new Scalar(0.0, 0.0, 255.0),
                9,
                Imgproc.LINE_AA

        );

        Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(index));
//        Imgproc.rectangle(tmp, rect, new Scalar(0.0, 0.0, 255.0), 4, Imgproc.LINE_8);
        showImg(tmp);

        return rect;
    }

  /**
     * 显示图像
     * @param mat
     */
    private void showImg(Mat mat){

        Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(mat.width(), mat.height(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
        Utils.matToBitmap(mat, bitmap);
        mIvSrc.setImageBitmap(bitmap);
        mat.release();
    }

最终效果图

获得矩形坐标点以后，后期可以做裁剪，旋转之类操作，可以自行研究。

到此这篇关于Android+OpenCv4实现边缘检测及轮廓绘制出图像最大边缘的文章就介绍到这了,更多相关Android OpenCv4边缘检测内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！

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