Android+OpenCv4實現邊緣檢測及輪廓繪制出圖像最大邊緣

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實現步驟：

  • 圖像灰度化
  • 邊緣檢測
  • 根據Canny檢測得出來的Mat尋找輪廓
  • 算出最大輪廓周長or面積
  • 根據獲取到的最大輪廓下標進行輪廓繪制
  • 畫出最大矩形，並返回Rect

Canny邊緣檢測

基於Canny算法的邊緣檢測主要有5個步驟，依次是高斯濾波、像素梯度計算、非極大值像素梯度抑制、滯後閾值處理和孤立弱邊緣抑制。Canny在有噪聲的情況下表現好不好，取決於前面的降噪過程，可以手動做高斯處理提高識別率。

/**
		image  輸入圖像，必須是CV_8U的單通道或者三通道圖像。
		edges  輸出圖像，與輸入圖像具有相同尺寸的單通道圖像，且數據類型為CV_8U。
		threshold1  第一個滯後閾值。
		threshold2  第二個滯後閾值。
		apertureSize  Sobel算子的直徑。
		L2gradient  計算圖像梯度幅值方法的標志。默認為false
**/
public static void Canny(Mat image, Mat edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize, boolean L2gradient)

使用

    /**
     * canny算法，邊緣檢測

     */
    public static Mat canny(Bitmap bitmap) {
        Mat mSource = new Mat();

        Utils.bitmapToMat(bitmap, mSource);
        Mat grayMat = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(mSource,grayMat,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);//轉換成灰度圖
        Mat mat = mSource.clone();
        Imgproc.Canny(mSource, mat, 75, 200);
        return mat;
    }

在這裡插入圖片描述

獲取圖像最大矩形

   /**
     * 返回邊緣檢測之後的最大矩形,並返回
     *
     * @param cannyMat
     *            Canny之後的mat矩陣
     * @return
     */
    public  Rect findMaxRect(Mat cannyMat) {
        Mat tmp = mSource.clone();
        List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();
        Mat hierarchy = new Mat();
        // 尋找輪廓
        Imgproc.findContours(cannyMat, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
        int index = 0;
        double perimeter = 0;
        // 找出匹配到的最大輪廓
        for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
            // 最大面積
//            double area = Imgproc.contourArea(contours.get(i));
            //最大周長
            MatOfPoint2f source = new MatOfPoint2f();
            source.fromList(contours.get(i).toList());
            double length = Imgproc.arcLength(source,true);
            if(length>perimeter){
                perimeter =  length;
                index = i;
            }
        }
      
        /**
         * 參數一：image，待繪制輪廓的圖像。
         *
         * 參數二：contours，待繪制的輪廓集合。
         *
         * 參數三：contourIdx，要繪制的輪廓在contours中的索引，若為負數，表示繪制全部輪廓。
         *
         * 參數四：color，繪制輪廓的顏色。
         *
         * 參數五：thickness，繪制輪廓的線條粗細。若為負數，那麼繪制輪廓的內部。
         *
         * 參數六：lineType，線條類型。FILLED   LINE_4   4連通   LINE_8   8連通  LINE_AA  抗鋸齒
         */
        Imgproc.drawContours(
                tmp,
                contours,
                index,
                new Scalar(0.0, 0.0, 255.0),
                9,
                Imgproc.LINE_AA

        );

        Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(index));
//        Imgproc.rectangle(tmp, rect, new Scalar(0.0, 0.0, 255.0), 4, Imgproc.LINE_8);
        showImg(tmp);

        return rect;
    }

  /**
     * 顯示圖像
     * @param mat
     */
    private void showImg(Mat mat){

        Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(mat.width(), mat.height(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
        Utils.matToBitmap(mat, bitmap);
        mIvSrc.setImageBitmap(bitmap);
        mat.release();
    }

最終效果圖

在這裡插入圖片描述

獲得矩形坐標點以後，後期可以做裁剪，旋轉之類操作，可以自行研究。

到此這篇關於Android+OpenCv4實現邊緣檢測及輪廓繪制出圖像最大邊緣的文章就介紹到這瞭,更多相關Android OpenCv4邊緣檢測內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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