这篇文章将为大家详细讲解有关Android+OpenCV4如何实现边缘检测及轮廓绘制出图像最大边缘,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。实现步骤:图像灰度化边缘检测根据Canny检测得出来的Mat
这篇文章将为大家详细讲解有关Android+OpenCV4如何实现边缘检测及轮廓绘制出图像最大边缘,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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
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。
public static void Canny(Mat image, Mat edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize, boolean L2gradient)
使用
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; }
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; } } 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; } 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。
Android是一种基于linux内核的自由及开放源代码的操作系统,主要使用于移动设备,如智能手机和平板电脑,由美国Google公司和开放手机联盟领导及开发。
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本文标题: Android+OpenCv4如何实现边缘检测及轮廓绘制出图像最大边缘
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