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Detección de manchas
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Detección de manchas circulares
Este ejemplo muestra cómo encontrar manchas circulares en una imagen en escala de grises. La evaluación de la circularidad de una mancha se realiza utilizando el área y el perímetro (longitud del arco) del contorno. El punto central se evalúa utilizando los momentos del contorno.
#include "opencv/cv.h"
#include "opencv/highgui.h"
#include "opencv/cxcore.h"
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
Mat img = imread("image.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
Mat resultImg;
cvtColor(img, resultImg, CV_GRAY2BGR);
// threshold the image with gray value of 100
Mat binImg;
threshold(img, binImg, 100, 255, THRESH_BINARY);
// find the contours
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(binImg, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
if(contours.size() <= 0)
{
printf("no contours found");
return 0;
}
// filter the contours
vector<vector<Point>> filteredBlobs;
Mat centers = Mat::zeros(0,2,CV_64FC1);
for(int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
// calculate circularity
double area = contourArea(contours[i]);
double arclength = arcLength(contours[i], true);
double circularity = 4 * CV_PI * area / (arclength * arclength);
if(circularity > 0.8)
{
filteredBlobs.push_back(contours[i]);
//calculate center
Moments mu = moments(contours[i], false);
Mat centerpoint = Mat(1,2,CV_64FC1);
centerpoint.at<double>(i,0) = mu.m10 / mu.m00; // x-coordinate
centerpoint.at<double>(i,1) = mu.m01 / mu.m00; // y-coordinate
centers.push_back(centerpoint);
}
}
if(filteredBlobs.size() <= 0)
{
printf("no circular blobs found");
return 0;
}
drawContours(resultImg, filteredBlobs, -1, Scalar(0,0,255), CV_FILLED, 8);
imshow("Blobs",resultImg);
waitKey(0);
return 0;
}
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