计算机视觉 OpenCV Android | 基本特征检测之轮廓分析

凌川江雪

发布于 2019-03-04 10:30:50

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（0）轮廓分析概述及作用

通过将Canny边缘提取或者二值化结果作为输入图像来实现轮廓发现与绘制，可是这些并不是我们想要的最终结果，我们一般根据获取到的轮廓求出它们的外接矩形或者最小外接矩形，并计算外接矩形的横纵比例、轮廓面积、周长等数据，然后使用这些数据实现特定几何形状轮廓的查找与过滤，为后续的处理与分析剔除不正确的区域而保留候选对象。

（1）边界框

最常见的获取轮廓的外接矩形是边界框，获取每个轮廓的边界框，通过它可以得到与各个轮廓相对应的高度与宽度，并能通过它计算出轮廓的纵横比。

通过轮廓点集合得到轮廓边界框的API如下：

boundingRect(MatOfPoint points)

其中，points是轮廓所有点的集合对象。注意其数据类型。

调用该API会返回一个Rect对象实例，它是OpenCV关于矩形的数据结构，从中可以得到外界矩形（边界框）的宽高，然后就可以计算出轮廓的横纵比了。

这种情况下得到的边界框不一定满足条件，有时候我们还需要获取轮廓的最小边界框。

（2）最小边界框

与上面边界框不同的是，获取到的最小边界框有时候不是一个水平或者垂直的矩形， 而是一个旋转了一定角度的矩形，

但是最小外接矩形（最小边界框）能够更加真实地反映出轮廓的几何结构大小， 而横纵比结果更能反映出轮廓的真实几何特征， 所以有些时候我们计算的经常是最小外接矩形，

（3）面积与周长

轮廓分析中包含了轮廓大小的度量，这些度量最常见的就是计算轮廓的面积大小与长度大小， 这些数据对分析轮廓与过滤掉一些不符合条件的轮廓十分有用。

计算轮廓面积的API如下：

contourArea(Mat contour, boolean oriented)

contour：轮廓的所有点的集合对象。 oriented：表示轮廓的方向，当oriented = true时返回的面积是一个有符号值，默认为false，返回的是绝对值。

计算轮廓周长的API如下：

arcLength(MatOfPoint2f curve, boolean closed)

curve：轮廓的所有点的集合对象。注意数据类型。 closed：表示是否为闭合曲线，默认是true。

完整的发现获取轮廓、外接轮廓、最小外接轮廓、横纵比、面积与长度的代码演示如下：

private void measureContours(Mat src, Mat dst) {
　　Mat gray= new Mat();
　　Mat binary = new Mat();

　　// 二值
　　Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
　　Imgproc.threshold(gray, binary, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_OTSU);

　　// 轮廓发现
　　List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();
　　Mat hierarchy = new Mat();
　　Imgproc.findContours(binary, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE, new Point(0, 0));

　　// 测量轮廓
　　dst.create(src.size(), src.type());
　　for(int i=0; i<contours.size(); i++) {
　　　　　　Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(i));
　　　　　　double w = rect.width;
　　　　　　double h = rect.height;
　　　　　　double rate = Math.min(w, h)/Math.max(w, h);
　　　　Log.i("Bound Rect", "rate：" + rate);//一个轮廓元素打印一次

　　　　RotatedRect minRect = Imgproc.minAreaRect(new MatOfPoint2f(contours.get(i).toArray()));
　　　　w = minRect.size.width;
　　　　h = minRect.size.height;
　　　　rate = Math.min(w, h)/Math.max(w, h);
　　　　Log.i("Min Bound Rect", "rate：" + rate);

　　　　double area = Imgproc.contourArea(contours.get(i), false);
　　　　double arclen = Imgproc.arcLength(new MatOfPoint2f(contours.get(i).toArray()), true);
　　　　Log.i("contourArea", "area：" + rate);
　　　　Log.i("arcLength", "arcLength：" + arclen);
　　　　Imgproc.drawContours(dst, contours, i, new Scalar(0, 0, 255), 1);
　　}

　　// 释放内存
　　gray.release();
　　binary.release();
}

运行结果（左侧是原图，右侧是轮廓发现与绘制，计算结果参见logcat）：