1,目的識別圖片管道的數量

2，思路

1，灰度化 -------> 黑白化------>尋找輪廓------>判斷輪廓是否為圓------>標識界面

1，灰度化，黑白化

cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);threshold(gray, thresh, 120, 255, THRESH_BINARY); 在這里插入代碼片

THRESH_BINARY：大于120的變成255，小于的變成0

threshold(thresh, thresh, 0, 255, THRESH_BINARY_INV);

做一步顏色反轉，將我關注的地方變成高亮

2，尋找輪廓

findContours(thresh.clone(), contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

采用：CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE ：僅保存輪廓的拐點信息，把所有輪廓拐點處的點保存入contours

for (int i = 0; i<contours.size(); i++)//根據大小篩選{if (contours[i].size()>8 && contours[i].size()<88){selectContours.push_back(contours[i]);//將經過篩選的輪廓保存起來}}

1，過濾拐點太多與太少的數據,
2，獲取最小的外接橢圓

//遍歷經過初步選擇的輪廓vector<RotatedRect> minEllipse(selectContours.size());//imshow("RotatedRect", Mat(selectContours[0]));for (int i = 0; i < selectContours.size(); i++){//尋找最小外接橢圓minEllipse[i] = fitEllipse(selectContours[i]);}

3，判斷最小外接圓的大小過濾數據

minEnclosingCircle(selectContours[i], center, radius);

4，通過對比最小外接橢圓的長寬判斷是否為圓

//判斷一個橢圓是否近于圓 bool ellipseLikeCircle(RotatedRect rotatedrect) {float width = rotatedrect.size.width;float height = rotatedrect.size.height;if (width / height >= 1.6 || height / width >= 1.6){return false;}if (min(width, height)>20 * 1.2){return false;}return true; }

6.如果兩個都滿足,就在界面上顯示，并存入數組中

for (int i = 0; i<selectContours.size(); i++){//要存入數組的臨時變量Point2f center;float radius;minEnclosingCircle(selectContours[i], center, radius);//判斷近視if (radius > 10 * 0.8 && radius < 10 * 1.4){if (ellipseLikeCircle(minEllipse[i]))//通過判斷橢圓是否近似于，從而將鋼管和鋼管之間的輪廓去除掉{circle(src, center, radius, Scalar(0, 0, 255));//存入數組pair<Point2f, float> tmp;tmp.first = center;tmp.second = radius;resultPair.push_back(tmp);}}}

大功告成！識別部分鋼管數據

總結

以上是生活随笔為你收集整理的识别管道数量的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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