C++ OpenCVの再スケールバウンディングのRect

Question

だから、私は問題を抱えていますイメージを処理し、元のイメージに境界線を作成します。そのためには、元の画像に完全にフィットするように、その枠を拡大する必要があります。私が持っているコードは元の画像の処理と描画のバウンディングボックスでうまくいっていますが、スケーリングを行う方法は？

Mat &image = *(Mat *) matAddrRgba; 
//over here I should resize image and do the processing with the resized one, and in the end, scale everything back so I can draw the bounding box to the original 
    Rect bounding_rect; 

    Mat thr(image.rows, image.cols, CV_8UC1); 
    cvtColor(image, thr, CV_BGR2GRAY); //Convert to gray 
    threshold(thr, thr, 150, 255, THRESH_BINARY + THRESH_OTSU); //Threshold the gray 

    vector<vector<Point> > contours; // Vector for storing contour 
    vector<Vec4i> hierarchy; 
    RotatedRect rect; 
    findContours(thr, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, 
       CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // Find the contours in the image 
    sort(contours.begin(), contours.end(), 
     compareContourAreas);   //Store the index of largest contour 
    bounding_rect = boundingRect(contours[0]); 
    rect = minAreaRect(contours[0]); 
    // matrices we'll use 
    Mat rot_mat, rotated; 
    // get angle and size from the bounding box 
    float angle = rect.angle; 
    Size rect_size = rect.size; 

    if (rect.angle < -45.) { 
     angle += 90.0; 
     swap(rect_size.width, rect_size.height); 
    } 

    rot_mat = getRotationMatrix2D(rect.center, angle, 1); 

    warpAffine(image, rotated, rot_mat, image.size(), INTER_CUBIC); 

    image = rotated; 

    cvtColor(image, thr, CV_BGR2GRAY); //Convert to gray 
    threshold(thr, thr, 150, 255, THRESH_BINARY + THRESH_OTSU); //Threshold the gray 

    findContours(thr, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); 
    sort(contours.begin(), contours.end(), compareContourAreas); 
    bounding_rect = boundingRect(contours[0]); 

    image = Mat(image, bounding_rect); 

Answer 1

[OK]を、ので、私はこれで始まります：ここでは、コードスニペットはある

Mat &img = (Mat) matAddrRgba; 
    Mat image; 
    double thrA = 5; 
    resize(img, image, Size((int) (img.size().width/thrA), (int) (img.size().height/thrA))); 

    Rect bounding_rect; 

    Mat thr(image.rows, image.cols, CV_8UC1); 
    cvtColor(image, thr, CV_BGR2GRAY); //Convert to gray 
    threshold(thr, thr, 150, 255, THRESH_BINARY + THRESH_OTSU); //Threshold the gray 

    vector<vector<Point> > contours; // Vector for storing contour 
    vector<Vec4i> hierarchy; 
    RotatedRect rect; 
    findContours(thr, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, 
       CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // Find the contours in the image 
    sort(contours.begin(), contours.end(), 
     compareContourAreas);   //Store the index of largest contour 
    bounding_rect = boundingRect(contours[0]); 

    bounding_rect.width = (int) (bounding_rect.width * thrA); 
    bounding_rect.height = (int) (bounding_rect.height * thrA); 
    bounding_rect.x = (int) (bounding_rect.x * thrA); 
    bounding_rect.y = (int) (bounding_rect.y * thrA); 

    rectangle(img, bounding_rect, Scalar(0, 172, 236, 255), 3); 

あなたが見ることができるように、あなたは規模を持っている必要があり、その規模は幅、高さで乗算する必要があります、境界矩形のxとy。あなたはこれから残りを把握することができます。