私は、画像処理技術を使ってさまざまなオブジェクトとその長さを識別するプロジェクトを行っています。私はjavaCVとOpenCVの多くの例を見ています。しかし残念ながら私は多角形のT字形を特定できませんでした。opencvまたはjavacvを使ってポリゴンを特定する方法は?
次の矩形識別方法を使用しようとしましたが、失敗しました。
public static CvSeq findSquares(final IplImage src, CvMemStorage storage)
{
CvSeq squares = new CvContour();
squares = cvCreateSeq(0, sizeof(CvContour.class), sizeof(CvSeq.class), storage);
IplImage pyr = null, timg = null, gray = null, tgray;
timg = cvCloneImage(src);
CvSize sz = cvSize(src.width() & -2, src.height() & -2);
tgray = cvCreateImage(sz, src.depth(), 1);
gray = cvCreateImage(sz, src.depth(), 1);
pyr = cvCreateImage(cvSize(sz.width()/2, sz.height()/2), src.depth(), src.nChannels());
// down-scale and upscale the image to filter out the noise
cvPyrDown(timg, pyr, CV_GAUSSIAN_5x5);
cvPyrUp(pyr, timg, CV_GAUSSIAN_5x5);
cvSaveImage("ha.jpg", timg);
CvSeq contours = new CvContour();
// request closing of the application when the image window is closed
// show image on window
// find squares in every color plane of the image
for(int c = 0; c < 3; c++)
{
IplImage channels[] = {cvCreateImage(sz, 8, 1), cvCreateImage(sz, 8, 1), cvCreateImage(sz, 8, 1)};
channels[c] = cvCreateImage(sz, 8, 1);
if(src.nChannels() > 1){
cvSplit(timg, channels[0], channels[1], channels[2], null);
}else{
tgray = cvCloneImage(timg);
}
tgray = channels[c];
// try several threshold levels
for(int l = 0; l < N; l++)
{
// hack: use Canny instead of zero threshold level.
// Canny helps to catch squares with gradient shading
if(l == 0)
{
// apply Canny. Take the upper threshold from slider
// and set the lower to 0 (which forces edges merging)
cvCanny(tgray, gray, 0, thresh, 5);
// dilate canny output to remove potential
// // holes between edge segments
cvDilate(gray, gray, null, 1);
}
else
{
// apply threshold if l!=0:
cvThreshold(tgray, gray, (l+1)*255/N, 255, CV_THRESH_BINARY);
}
// find contours and store them all as a list
cvFindContours(gray, storage, contours, sizeof(CvContour.class), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
CvSeq approx;
// test each contour
while (contours != null && !contours.isNull()) {
if (contours.elem_size() > 0) {
approx = cvApproxPoly(contours, Loader.sizeof(CvContour.class),storage, CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(contours)*0.02, 0);
if(approx.total() == 4
&&
Math.abs(cvContourArea(approx, CV_WHOLE_SEQ, 0)) > 1000 &&
cvCheckContourConvexity(approx) != 0
){
double maxCosine = 0;
//
for(int j = 2; j < 5; j++)
{
// find the maximum cosine of the angle between joint edges
double cosine = Math.abs(angle(new CvPoint(cvGetSeqElem(approx, j%4)), new CvPoint(cvGetSeqElem(approx, j-2)), new CvPoint(cvGetSeqElem(approx, j-1))));
maxCosine = Math.max(maxCosine, cosine);
}
if(maxCosine < 0.2){
CvRect x=cvBoundingRect(approx, l);
if((x.width()*x.height())<5000){
System.out.println("Width : "+x.width()+" Height : "+x.height());
cvSeqPush(squares, approx);
//System.out.println(x);
}
}
}
}
contours = contours.h_next();
}
contours = new CvContour();
}
}
return squares;
}
画像からT字形を識別するためにこの方法を変更してください。入力画像はこのようなものです。
これは、私はあなたが輪郭を見つけ、CvApproxPoly()
を使用する方がよいかもしれません
それはあなたの入力イメージですか? – ArtemStorozhuk
この画像のあなたの識別の必要な部分は? –
私は今、それについての詳細が含まれている質問を更新しました。 –