opencv_ex31-彩色或灰階轉HSV格式cvtColor、灰階圖像可調式邊緣檢測Canny、從邊緣圖找輪廓的點findContours、產生亂數RNG、畫輪廓線drawContours、從輪廓的點計算矩moments、計算矩後求質心、從輪廓的點求面積contourArea、從輪廓的點求周長arcLength、從輪廓的點比對圖形相似度matchShape
opencv_ex31-彩色或灰階轉HSV格式cvtColor、灰階圖像可調式邊緣檢測Canny、從邊緣圖找輪廓的點findContours、產生亂數RNG、畫輪廓線drawContours、從輪廓的點計算矩moments、計算矩後求質心、從輪廓的點求面積contourArea、從輪廓的點求周長arcLength、從輪廓的點比對圖形相似度matchShape
GITHUB: https://github.com/jash-git/CPP_opencv249_ex
OpenCV canny
void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false)
src：輸入圖，單通道8位元圖。
dst：輸出圖，尺寸、型態和輸入圖相同。
threshold1：第一個閾值。
threshold2：第二個閾值。
apertureSize ：Sobel算子的核心大小。
L2gradient ：梯度大小的算法，預設為false。
OpenCV找輪廓
void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, int mode, int method, Point offset=Point())
image：輸入圖，使用八位元單通道圖，所有非零的像素都會列入考慮，通常為二極化後的圖。
contours：包含所有輪廓的容器(vector)，每個輪廓都是儲存點的容器(vector)，所以contours的資料結構為vector< vector>。
hierarchy：可有可無的輸出向量，以階層的方式記錄所有輪廓。
mode：取得輪廓的模式。
CV_RETR_EXTERNAL：只取最外層的輪廓。
CV_RETR_LIST：取得所有輪廓，不建立階層(hierarchy)。
CV_RETR_CCOMP：取得所有輪廓，儲存成兩層的階層，首階層為物件外圍，第二階層為內部空心部分的輪廓，如果更內部有其餘物件，包含於首階層。
CV_RETR_TREE：取得所有輪廓，以全階層的方式儲存。
method：儲存輪廓點的方法，有以下幾種可選擇：
CV_CHAIN_APPROX_NONE：儲存所有輪廓點。
CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：對水平、垂直、對角線留下頭尾點，所以假如輪廓為一矩形，只儲存對角的四個頂點。
OpenCV畫輪廓線
void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point())
image：輸入輸出圖，會將輪廓畫在此影像上。
contours：包含所有輪廓的容器(vector)，也就是findContours()所找到的contours。
contourIdx：指定畫某個輪廓。
color：繪製的顏色。
lineType：繪製的線條型態。
hierarchy：輪廓階層，也就是findContours()所找到的hierarchy。
maxLevel：最大階層的輪廓，可以指定想要畫的輪廓，有輸入hierarchy時才會考慮，輸入的值代表繪製的層數。
計算矩
Moments moments(InputArray array, bool binaryImage=false)
array：來源圖，可以輸入8位元單通道圖、浮點數2維陣列，或1xN、Nx1的Point或Point2f陣列。
binaryImage：影像設定，只有array為影像時才有效果，如果設定為true，所有非零的像素都列入計算。
可從Moments計算質心位置。
假設返回一個Moments mu，我們可依據下式，從mu計算質心位置，m10、m00、m01、m00都是Moments的類別成員。
計算面積
double contourArea(InputArray contour, bool oriented=false)
contour：輸入輪廓，一個含有2維點的vector。
oriented：輪廓方向，如果設為ture的話除了面積還會記錄方向，順時鐘和逆時鐘會有正負號的差異，預設為false，不論輪廓方向都返回正的面積值。
計算周長：
double arcLength(InputArray curve, bool closed)
curve：輸入輪廓，一個含有2維點的vector。
closed：輪廓封閉，指定curve是否封閉，
從輪廓的點比對圖形相似度
函數matchShape() 可以幫我們比較兩個形狀或輪廓的相似度。如果返回值越小
https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#double%20matchShapes(InputArray%20contour1,%20InputArray%20contour2,%20int%20method,%20double%20parameter)
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/ml/ml.hpp>
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <sys/timeb.h>
#if defined(WIN32)
#define TIMEB _timeb
#define ftime _ftime
typedef __int64 TIME_T;
#else
#define TIMEB timeb
typedef long long TIME_T;
#endif
using namespace cv;
using namespace std;
void Pause()
{
printf("Press Enter key to continue...");
fgetc(stdin);
}
Mat src, dst;
const char* output_win = "findcontours-demo";
int threshold_value = 100;
int threshold_max = 255;
RNG rng;
void Demo_Contours(int, void*);
int main()
{
Mat srcImg = imread("input.png");
if (!srcImg.data)
{
printf("could not load image...\n");
}
else
{
namedWindow("input-image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input-image",srcImg);
namedWindow(output_win, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvtColor(srcImg, src, CV_BGR2GRAY);
const char* trackbar_title = "Threshold Value:";
createTrackbar(trackbar_title, output_win, &threshold_value, threshold_max, Demo_Contours);
Demo_Contours(0, 0);
}
waitKey(0);
Pause();
return 0;
}
void Demo_Contours(int, void*) {
Mat canny_output;
vector< vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierachy;
/*
OpenCV canny
void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false)
src：輸入圖，單通道8位元圖。
dst：輸出圖，尺寸、型態和輸入圖相同。
threshold1：第一個閾值。
threshold2：第二個閾值。
apertureSize ：Sobel算子的核心大小。
L2gradient ：梯度大小的算法，預設為false。
*/
Canny(src, canny_output, threshold_value, threshold_value * 2, 3, false);//threshold(src, canny_output, threshold_value, threshold_max, THRESH_BINARY);
/*
OpenCV找輪廓
void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, int mode, int method, Point offset=Point())
image：輸入圖，使用八位元單通道圖，所有非零的像素都會列入考慮，通常為二極化後的圖。
contours：包含所有輪廓的容器(vector)，每個輪廓都是儲存點的容器(vector)，所以contours的資料結構為vector< vector>。
hierarchy：可有可無的輸出向量，以階層的方式記錄所有輪廓。
mode：取得輪廓的模式。
CV_RETR_EXTERNAL：只取最外層的輪廓。
CV_RETR_LIST：取得所有輪廓，不建立階層(hierarchy)。
CV_RETR_CCOMP：取得所有輪廓，儲存成兩層的階層，首階層為物件外圍，第二階層為內部空心部分的輪廓，如果更內部有其餘物件，包含於首階層。
CV_RETR_TREE：取得所有輪廓，以全階層的方式儲存。
method：儲存輪廓點的方法，有以下幾種可選擇：
CV_CHAIN_APPROX_NONE：儲存所有輪廓點。
CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：對水平、垂直、對角線留下頭尾點，所以假如輪廓為一矩形，只儲存對角的四個頂點。
*/
findContours(canny_output, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));
vector<Moments> contours_moments(contours.size());
vector<Point2f> ccs(contours.size());
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
/*
計算矩
Moments moments(InputArray array, bool binaryImage=false)
array：來源圖，可以輸入8位元單通道圖、浮點數2維陣列，或1xN、Nx1的Point或Point2f陣列。
binaryImage：影像設定，只有array為影像時才有效果，如果設定為true，所有非零的像素都列入計算。
可從Moments計算質心位置。
假設返回一個Moments mu，我們可依據下式，從mu計算質心位置，m10、m00、m01、m00都是Moments的類別成員。
*/
contours_moments[i] = moments(contours[i]);
//ccs[i] = Point(static_cast<float>(contours_moments[i].m10 / contours_moments[i].m00), static_cast<float>(contours_moments[i].m01 / contours_moments[i].m00));
ccs[i] = Point2f( contours_moments[i].m10 /contours_moments[i].m00 , contours_moments[i].m01 /contours_moments[i].m00 );//计算轮廓的质心
}
dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);//CV_8UC3 位元深度為8，無負號，通道數3 -> 0~255,BGR
RNG rng(12345);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
if (contours[i].size() < 50) {
continue;
}
Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
Scalar color01 = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
/*
OpenCV畫輪廓線
void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point())
image：輸入輸出圖，會將輪廓畫在此影像上。
contours：包含所有輪廓的容器(vector)，也就是findContours()所找到的contours。
contourIdx：指定畫某個輪廓。
color：繪製的顏色。
lineType：繪製的線條型態。
hierarchy：輪廓階層，也就是findContours()所找到的hierarchy。
maxLevel：最大階層的輪廓，可以指定想要畫的輪廓，有輸入hierarchy時才會考慮，輸入的值代表繪製的層數。
*/
drawContours(dst, contours, i, color, 1, 8, hierachy, 0, Point(0, 0));
printf("center point x : %.2f y : %.2f\n", ccs[i].x, ccs[i].y);
/*
計算面積
double contourArea(InputArray contour, bool oriented=false)
contour：輸入輪廓，一個含有2維點的vector。
oriented：輪廓方向，如果設為ture的話除了面積還會記錄方向，順時鐘和逆時鐘會有正負號的差異，預設為false，不論輪廓方向都返回正的面積值。
*/
/*
計算周長：
double arcLength(InputArray curve, bool closed)
curve：輸入輪廓，一個含有2維點的vector。
closed：輪廓封閉，指定curve是否封閉，
*/
printf("contours %d area : %.2f arc length : %.2f\n", i, contourArea(contours[i]), arcLength(contours[i], true));
/*
畫圓
void circle(Mat& img, Point center, int radius, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0)
img：輸入圖，圓會畫在上面。
center：圓心。
radius：圓半徑。
color：圓形的顏色。
thickness：圓形的邊線寬度，輸入負值或CV_FILLED代表填滿圓形。
lineType：通道型態，可輸入8、4、CV_AA： 8->8通道連結。 4->4通道連結。 CV_AA->消除鋸齒(antialiased line)，消除顯示器畫面線邊緣的凹凸鋸齒。
*/
circle( dst, ccs[i], 4, color01, -1, 8,0);//標出质心
}
double comres=100;
/*
函數matchShape() 可以幫我們比較兩個形狀或輪廓的相似度。如果返回值越小，匹配越好。它是根據 Hu 矩來計算的。文檔中對不同的方法都有解釋。
//https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#double%20matchShapes(InputArray%20contour1,%20InputArray%20contour2,%20int%20method,%20double%20parameter)
*/
comres = matchShapes(contours[0], contours[1],CV_CONTOURS_MATCH_I1, 0.0);
printf("CV_CONTOURS_MATCH_I1 ~ 0 VS 1: %f\n", comres);
comres = matchShapes(contours[0], contours[1],CV_CONTOURS_MATCH_I2, 0.0);
printf("CV_CONTOURS_MATCH_I2 ~ 0 VS 1: %f\n", comres);
comres = matchShapes(contours[0], contours[1],CV_CONTOURS_MATCH_I3, 0.0);
printf("CV_CONTOURS_MATCH_I3 ~ 0 VS 1: %f\n", comres);
comres = matchShapes(contours[2], contours[1],CV_CONTOURS_MATCH_I1, 0.0);
printf("CV_CONTOURS_MATCH_I1 ~ 2 VS 1: %f\n", comres);
comres = matchShapes(contours[2], contours[1],CV_CONTOURS_MATCH_I2, 0.0);
printf("CV_CONTOURS_MATCH_I2 ~ 2 VS 1: %f\n", comres);
comres = matchShapes(contours[2], contours[1],CV_CONTOURS_MATCH_I3, 0.0);
printf("CV_CONTOURS_MATCH_I3 ~ 2 VS 1: %f\n", comres);
comres = matchShapes(contours[0], contours[2],CV_CONTOURS_MATCH_I1, 0.0);
printf("CV_CONTOURS_MATCH_I1 ~ 0 VS 2: %f\n", comres);
comres = matchShapes(contours[0], contours[2],CV_CONTOURS_MATCH_I2, 0.0);
printf("CV_CONTOURS_MATCH_I2 ~ 0 VS 2: %f\n", comres);
comres = matchShapes(contours[0], contours[2],CV_CONTOURS_MATCH_I3, 0.0);
printf("CV_CONTOURS_MATCH_I3 ~ 0 VS 2: %f\n", comres);
imshow(output_win, dst);
}