程序备份——摄像头实时采集图像并寻找四边形角点以及切割出四边形最小外接矩形-白红宇的个人博客

程序备份——摄像头实时采集图像并寻找四边形角点以及切割出四边形最小外接矩形

发布日期：2021-05-14 10:16:50 浏览次数：17 分类：精选文章

本文共 1332 字，大约阅读时间需要 4 分钟。

Detecting Quadrilateral Vertices Using OpenCV

这段代码主要用于检测视频图像中的四边形轮廓及其角点信息。开发基于 OpenCV 图像处理库，涉及视频捕获、图像处理和角点提取等多个步骤。

主要功能模块：

摄像头视频读入：使用 VideoCapture 读取实时视频流，支持内部和外部摄像头。

图像处理：读取视频帧并转换为灰度图像，使用二值化等方法进行预处理。

轮廓检测：通过 findContours 函数检测图像中的轮廓，提取各轮廓点。

凸包与矩形外接box：使用凸包函数提取凸包，计算最小包围矩形，并绘制可视化图形。

多边形逼近与精度优化：对轮廓进行多边形逼近处理，提取高精度的四边形轮廓点，并计算其最小包围圆。

主要功能步骤说明：

视频捕获：开启摄像头获取实时视频流。

VideoCapture capture(1);

图像处理：

读取视频帧并转换为灰度图像。

使用模板匹配和透视变换优化OCR性能。

轮廓提取：通过 findContours 函数提取轮廓点。

vector
    
      contours;
findContours(srcImage, contours, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_NONE);

凸包计算：提取凸包信息并计算其最小包围矩形。

vector
    
     
      > hull(contours.size());
convexHull(contours[i], hull[i], false);

最小包围矩形计算：计算每个凸包的最小包围矩形。

多边形逼近：对多边形进行逼近处理，生成高精度轮廓点。

vector
    
     
      > contours_poly(RectContours.size());
vector
      
        boundRect(RectContours.size());
vector
       
         center(RectContours.size());
vector
        
          radius(RectContours.size());

图像切割：根据坐标矩形切割出目标区域图像。

Rect rect(boundRect[i].tl().x, boundRect[i].tl().y, width, height);
Mat image_cut = Mat(srcImage, rect);

代码注释解读：

该代码分步实现了实时摄像头获取与图像处理流程。通过 OpenCV 函数库实现了标准的图像读取与预处理操作，结合轮廓检测和矩形外接box计算，用于识别图像中的四边形轮廓及其顶点位置。

主要技术亮点：

使用 OpenCV 开源库实现图像处理功能，确保算法的通用性和可扩展性。

通过多边形逼近和凸包检测实现高精度的几何计算。

支持实时视频流处理，具有良好的适应性和实用性。

该代码可作为基础，进一步扩展可根据实际需求添加OCR识别、目标跟踪等功能。

上一篇：SVM学习笔记——SVM解决多分类问题的方法

下一篇：程序备份——摄像头采集数据，然后切割，保存

发表评论

关于作者

喝酒易醉，品茶养心，人生如梦，品茶悟道，何以解忧？唯有杜康！

-- 愿君每日到此一游！