opencv轮廓处理函数详细

时间:2022-11-06 07:11:58

ApproxChains

用多边形曲线逼近 Freeman 链

CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage,                         int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,                         double parameter=0, int minimal_perimeter=0, int recursive=0 );  
src_seq
涉及其它链的链指针
storage
存储多边形线段位置的缓存
method
逼近方法 (见函数 cvFindContours的描述).
parameter
方法参数(现在不用).
minimal_perimeter
仅逼近周长大于 minimal_perimeter 轮廓。其它的链从结果中除去。
recursive
如果非 0, 函数从 src_seq 中利用 h_next 和 v_next links连接逼近所有可访问的链。如果为 0, 则仅逼近单链。

这是一个单独的逼近程序。 对同样的逼近标识,函数 cvApproxChains 与 cvFindContours 的工作方式一模一样。它返回发现的第一个轮廓的指针。其它的逼近模块,可以用返回结构中的 v_next 和 v_next 域来访问


StartReadChainPoints

初始化链读取

void cvStartReadChainPoints( CvChain* chain, CvChainPtReader* reader );  
chain

链的指针

reader

链的读取状态

函数 cvStartReadChainPoints 初始化一个特殊的读取器 (参考 Dynamic Data Structures以获得关于集合与序列的更多内容).


ReadChainPoint

得到下一个链的点

CvPoint cvReadChainPoint( CvChainPtReader* reader );  
reader
链的读取状态

函数 cvReadChainPoint返回当前链的点,并且更新读取位置。


ApproxPoly

用指定精度逼近多边形曲线

CvSeq* cvApproxPoly( const void* src_seq, int header_size, CvMemStorage* storage,                       int method, double parameter, int parameter2=0 );  
src_seq
点集数组序列
header_size
逼近曲线的头尺寸
storage
逼近轮廓的容器。如果为 NULL, 则使用输入的序列
method
逼近方法。目前仅支持 CV_POLY_APPROX_DP, 对应 Douglas-Peucker 算法.
parameter
方法相关参数。对 CV_POLY_APPROX_DP它是指定的逼近精度
parameter2
如果 src_seq 是序列,它表示要么逼近单个序列,要么在 src_seq 的同一个或低级层次上逼近所有序列 (参考 cvFindContours 中对轮廓继承结构的描述). 如果 src_seq 是点集的数组 (CvMat*) , 参数指定曲线是闭合 (parameter2!=0) 还是非闭合 (parameter2=0).

函数 cvApproxPoly逼近一个或多个曲线,并返回逼近结果。对多个曲线的逼近,生成的树将与输入的具有同样的结构。(1:1 的对应关系).


BoundingRect

计算点集的最外面(up-right)矩形边界

CvRect cvBoundingRect( CvArr* points, int update=0 );  
points
二维点集,点的序列或向量 (CvMat)
update
更新标识。下面是轮廓类型和标识的一些可能组合:
  • update=0, contour ~ CvContour*: 不计算矩形边界,但直接由轮廓头的 rect域得到。
  • update=1, contour ~ CvContour*: 计算矩形边界,而且将结果写入到轮廓头的 rect域中 header.
  • update=0, contour ~ CvSeq* or CvMat*: 计算并返回边界矩形
  • update=1, contour ~ CvSeq* or CvMat*: 产生运行错误 (runtime error is raised)

函数 cvBoundingRect返回二维点集的最外面 (up-right)矩形边界。


ContourArea

计算整个轮廓或部分轮廓的面积

double cvContourArea( const CvArr* contour, CvSlice slice=CV_WHOLE_SEQ );  
contour
轮廓 (定点的序列或数组).
slice
感兴趣轮廓部分的起始点,缺省是计算整个轮廓的面积。

函数 cvContourArea计算整个轮廓或部分轮廓的面积。 对后面的情况,面积表示轮廓部分和起始点连线构成的封闭部分的面积。如下图所示:

opencv轮廓处理函数详细

NOTE: 轮廓的方向影响面积的符号。因此函数也许会返回负的结果。应用函数 fabs()得到面积的绝对值。


ArcLength

计算轮廓周长或曲线长度

double cvArcLength( const void* curve, CvSlice slice=CV_WHOLE_SEQ, int is_closed=-1 );  
curve
曲线点集序列或数组
slice
曲线的起始点,缺省是计算整个曲线的长度
is_closed
表示曲线是否闭合,有三种情况:
  • is_closed=0 - 假设曲线不闭合
  • is_closed>0 - 假设曲线闭合
  • is_closed<0 - 若曲线是序列,检查 ((CvSeq*)curve)->flags 中的标识 CV_SEQ_FLAG_CLOSED 来确定曲线是否闭合。否则 (曲线由点集的数组 (CvMat*) 表示) 假设曲线不闭合。

函数 cvArcLength通过依次计算序列点之间的线段长度,并求和来得到曲线的长度。


CreateContourTree

创建轮廓的继承表示形式

CvContourTree* cvCreateContourTree( const CvSeq* contour, CvMemStorage* storage, double threshold );  
contour
输入的轮廓
storage
输出树的容器
threshold
逼近精度

函数 cvCreateContourTree 为输入轮廓 contour 创建一个二叉树,并返回树根的指针。如果参数 threshold 小于或等于 0 ,则函数创建一个完整的二叉树。如果 threshold 大于 0 , 函数用 threshold指定的精度创建二叉树:如果基线的截断区域顶点小于threshold,该数就停止生长并作为函数的最终结果返回。


ContourFromContourTree

由树恢复轮廓

CvSeq* cvContourFromContourTree( const CvContourTree* tree, CvMemStorage* storage,                                   CvTermCriteria criteria );  
tree
轮廓树
storage
重构的轮廓容器
criteria
停止重构的准则

函数 cvContourFromContourTree 从二叉树恢复轮廓。参数 criteria决定了重构的精度和使用树的数目及层次。所以它可建立逼近的轮廓。 函数返回重构的轮廓。


MatchContourTrees

用树的形式比较两个轮廓

double cvMatchContourTrees( const CvContourTree* tree1, const CvContourTree* tree2,                              int method, double threshold );  
tree1
第一个轮廓树
tree2
第二个轮廓树
method
相似度。仅支持 CV_CONTOUR_TREES_MATCH_I1
threshold
相似度阈值

函数 cvMatchContourTrees 计算两个轮廓树的匹配值。从树根开始通过逐层比较来计算相似度。如果某层的相似度小于 threshold, 则中断比较过程,且返回当前的差值。


计算几何


MaxRect

对两个给定矩形,寻找矩形边界

CvRect cvMaxRect( const CvRect* rect1, const CvRect* rect2 );  
rect1
第一个矩形
rect2
第二个矩形

函数 cvMaxRect寻找包含两个输入矩形的具有最小面积的矩形边界。

opencv轮廓处理函数详细


CvBox2D

旋转的二维盒子

typedef struct CvBox2D {      CvPoint2D32f center;         CvSize2D32f   size;           float angle;            } CvBox2D;  

BoxPoints

寻找盒子的顶点

void cvBoxPoints( CvBox2D box, CvPoint2D32f pt[4] );  
box
盒子
pt
顶点数组

函数 cvBoxPoints计算输入的二维盒子的定点。下面是函数代码:

void cvBoxPoints( CvBox2D box, CvPoint2D32f pt[] ) {
float a = (float)cos(box.angle)*0.5f;
float b = (float)sin(box.angle)*0.5f;
pt[].x = box.center.x - a*box.size.height - b*box.size.width; pt[].y = box.center.y + b*box.size.height - a*box.size.width; pt[].x = box.center.x + a*box.size.height - b*box.size.width; pt[].y = box.center.y - b*box.size.height - a*box.size.width; pt[].x = *box.center.x - pt[].x; pt[].y = *box.center.y - pt[].y;
pt[].x = *box.center.x - pt[].x;
pt[].y = *box.center.y - pt[].y;
}



FitEllipse

二维点集的椭圆拟合

CvBox2D cvFitEllipse2( const CvArr* points );  
points
点集的序列或数组

函数 cvFitEllipse 对给定的一组二维点集作椭圆的最佳拟合(最小二乘意义上的)。返回的结构与 cvEllipse 中的意义类似,除了 size表示椭圆轴的整个长度,而不是一半长度。


FitLine

2D 或 3D 点集的直线拟合

void   cvFitLine( const CvArr* points, int dist_type, double param,                   double reps, double aeps, float* line );  
points
2D 或 3D 点集,32-比特整数或浮点数坐标
dist_type
拟合的距离类型 (见讨论).
param
对某些距离的数字参数,如果是 0, 则选择某些最优值
reps, aeps
半径 (坐标原点到直线的距离) 和角度的精度,一般设为0.01。
line
输出的直线参数。2D 拟合情况下,它是包含 4 个浮点数的数组 (vx, vy, x0, y0),其中 (vx, vy) 是线的单位向量而 (x0, y0) 是线上的某个点. 对 3D 拟合,它是包含 6 个浮点数的数组 (vx, vy, vz, x0, y0, z0), 其中 (vx, vy, vz) 是线的单位向量,而 (x0, y0, z0)是线上某点。

函数 cvFitLine 通过求 sumiρ(ri) 的最小值方法,用 2D 或 3D 点集拟合直线,其中 ri是第 i 个点到直线的距离, ρ(r) 是下面的距离函数之一:

dist_type=CV_DIST_L2 (L

2

): ρ(r)=r

2

/2 (最简单和最快的最小二乘法)  dist_type=CV_DIST_L1 (L

1

): ρ(r)=r  dist_type=CV_DIST_L12 (L

1

-L

2

): ρ(r)=2•[sqrt(1+r

2

/2) - 1]  dist_type=CV_DIST_FAIR (Fair): ρ(r)=C

2

•[r/C - log(1 + r/C)],   C=1.3998  dist_type=CV_DIST_WELSCH (Welsch): ρ(r)=C

2

/2•[1 - exp(-(r/C)

2

)],   C=2.9846  dist_type=CV_DIST_HUBER (Huber): ρ(r)= r

2

/2,    if r < C        C•(r-C/2),    otherwise;    C=1.345   

ConvexHull2

发现点集的凸外形

CvSeq* cvConvexHull2( const CvArr* input, void* hull_storage=NULL,                        int orientation=CV_CLOCKWISE, int return_points=0 );  
points
2D 点集的序列或数组,32-比特整数或浮点数坐标
hull_storage
输出的数组(CvMat*) 或内存缓存 (CvMemStorage*),用以存储凸外形。 如果是数组,则它应该是一维的,而且与输入的数组/序列具有同样数目的元素。输出时修改头使得数组裁减到外形的尺寸。输出时,通过修改头结构将数组裁减到凸外形的尺寸。
orientation
凸外形的旋转方向: 逆时针或顺时针 (CV_CLOCKWISE or CV_COUNTER_CLOCKWISE
return_points
如果非零,点集将以外形 (hull) 存储,而不是 hull_storage 为数组情况下的顶点形式 (indices) 以及 hull_storag为内存存储模式下的点集形式(points)。

函数 cvConvexHull2 使用 Sklansky 算法计算 2D 点集的凸外形。如果 hull_storage 是内存存储仓, 函数根据 return_points 的值,创建一个包含外形的点集或指向这些点的指针的序列。

例子. 由点集序列或数组创建凸外形

#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <stdlib.h>
#define ARRAY 0
void main( int argc, char** argv ) {
IplImage* img = cvCreateImage( cvSize( , ), , ); cvNamedWindow( "hull", );
#if !ARRAY
CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage();
#endif
for(;;) {
int i, count = rand() + , hullcount;
CvPoint pt0;
#if !ARRAY
CvSeq* ptseq = cvCreateSeq( CV_SEQ_KIND_GENERIC|CV_32SC2, sizeof(CvContour), sizeof(CvPoint), storage );
CvSeq* hull;
for( i = ; i < count; i++ ) {
pt0.x = rand() % (img->width/) + img->width/;
pt0.y = rand() % (img->height/) + img->height/; cvSeqPush( ptseq, &pt0 );
}
hull = cvConvexHull2( ptseq, , CV_CLOCKWISE, ); hullcount = hull->total;
#else
CvPoint* points = (CvPoint*)malloc( count * sizeof(points[])); int* hull = (int*)malloc( count * sizeof(hull[]));
CvMat point_mat = cvMat( , count, CV_32SC2, points ); CvMat hull_mat = cvMat( , count, CV_32SC1, hull );
for( i = ; i < count; i++ ) {
pt0.x = rand() % (img->width/) + img->width/; pt0.y = rand() % (img->height/) + img->height/; points[i] = pt0;
}
cvConvexHull2( &point_mat, &hull_mat, CV_CLOCKWISE, ); hullcount = hull_mat.cols;
#endif cvZero( img );
for( i = ; i < count; i++ ) {
#if !ARRAY
pt0 = *CV_GET_SEQ_ELEM( CvPoint, ptseq, i );
#else
pt0 = points[i];
#endif
cvCircle( img, pt0, , CV_RGB( , , ), CV_FILLED );
}
#if !ARRAY
pt0 = **CV_GET_SEQ_ELEM( CvPoint*, hull, hullcount - ); #else
pt0 = points[hull[hullcount-]];
#endif
for( i = ; i < hullcount; i++ ) {
#if !ARRAY
CvPoint pt = **CV_GET_SEQ_ELEM( CvPoint*, hull, i );
#else
CvPoint pt = points[hull[i]];
#endif
cvLine( img, pt0, pt, CV_RGB( , , ));
pt0 = pt;
}
cvShowImage( "hull", img );
int key = cvWaitKey();
if( key == ) // 'ESC'
break;
#if !ARRAY
cvClearMemStorage( storage );
#else
free( points );
free( hull );
#endif
}
}


CheckContourConvexity

测试轮廓的凸性

int cvCheckContourConvexity( const CvArr* contour );  
contour
被测试轮廓 (点序列或数组).

函数 cvCheckContourConvexity输入的轮廓是否为凸的。必须是简单轮廓,比如没有自交叉。


CvConvexityDefect

用来描述一个简单轮廓凸性缺陷的结构体

typedef struct CvConvexityDefect {      CvPoint* start;       CvPoint* end;       CvPoint* depth_point;       float depth;  } CvConvexityDefect;  

Picture. Convexity defects of hand contour.

opencv轮廓处理函数详细


ConvexityDefects

发现轮廓凸形缺陷

CvSeq* cvConvexityDefects( const CvArr* contour, const CvArr* convexhull,                             CvMemStorage* storage=NULL );  
contour
输入轮廓
convexhull
用 cvConvexHull2 得到的凸外形,它应该包含轮廓的定点或下标,而不是外形点的本身,即cvConvexHull2 中的参数 return_points应该设置为 0.
storage
凸性缺陷的输出序列容器。如果为 NULL, 使用轮廓或外形的存储仓。

函数 cvConvexityDefects 发现输入轮廓的所有凸性缺陷,并且返回 CvConvexityDefect结构序列。


MinAreaRect2

对给定的 2D 点集,寻找最小面积的包围矩形

CvBox2D   cvMinAreaRect2( const CvArr* points, CvMemStorage* storage=NULL );  
points
点序列或点集数组
storage
可选的临时存储仓

函数 cvMinAreaRect2通过建立凸外形并且旋转外形以寻找给定 2D 点集的最小面积的包围矩形.

Picture. Minimal-area bounding rectangle for contour

opencv轮廓处理函数详细


MinEnclosingCircle

对给定的 2D 点集,寻找最小面积的包围圆形

int cvMinEnclosingCircle( const CvArr* points, CvPoint2D32f* center, float* radius );  
points
点序列或点集数组
center
输出参数:圆心
radius
输出参数:半径

函数 cvMinEnclosingCircle对给定的 2D 点集迭代寻找最小面积的包围圆形。如果产生的圆包含所有点,返回非零。否则返回零(算法失败)。


CalcPGH

计算轮廓的 pair-wise 几何直方图

void cvCalcPGH( const CvSeq* contour, CvHistogram* hist );  
contour
输入轮廓,当前仅仅支持具有整数坐标的点集
hist
计算出的直方图,必须是两维的。

函数 cvCalcPGH 计算轮廓的 2D pair-wise(Hunnish: 不知如何翻译,只好保留) 几何直方图 (pair-wise geometrical histogram :PGH), 算法描述见 [Iivarinen97]. 算法考虑的每一对轮廓边缘。计算每一对边缘之间的夹角以及最大最小距离。具体做法是,轮流考虑每一个边缘做为基准,函数循环遍历所有边缘。在考虑基准边缘和其它边缘的时候, 选择非基准线上的点到基准线上的最大和最小距离。边缘之间的角度定义了直方图的行,而在其中增加对应计算出来的最大和最小距离的所有直方块, (即直方图是 [Iivarninen97] 定义中的转置). 该直方图用来做轮廓匹配。