Opencv系列（三）

Opencv 显示与绘制
Opencv
发布日期:   2023-04-03
文章字数:   2.8k
阅读时长:   13 分
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Opencv显示与绘制

OpenCV 的基础绘制功能

OpenCV 中提供直线、椭圆、矩形、圆以及多边形的绘制功能。 在OpenCV 的图形绘制中我们会经常使用以下两种结构：

  • cv::Point 和cv::Scalar

cv::Point 表示2D 平面上的点，通过指定其在图像上的坐标位置x 和y 来实现。
语法结构如下：
Point pt; pt.x = 10； pt.y = 8; 或者 Point pt = Point(10, 8);

cv::Scalar 表示一个含有4 个元素的向量，OpenCV 中用来传递像素值。
语法结构如下：
Scalar( a, b, c )
其中Blue = a, Green = b, Red = c。这里由于我们只有BGR 三个颜色值，所以我们只需要定义三个变量，最后一个元素可以省略。

下面开始介绍直线、椭圆、矩形、圆以及多边形分别的语法结构:

直线

CV_EXPORTS_W void line(InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color,
                     int thickness = 1, int lineType = LINE_8, int shift = 0);

参数：

  • img: 图像
  • pt: 线段的起点
  • pt2: 线段的终点
  • color: 直线的颜色
  • thickness: 直线的粗细
  • lineType: 直线类型，具体可以参考下表
  • shift: 点坐标中的小数点位数

8 联通线是指下一个点连接上一个点的边或者角，4 联通线是指下一个点与上一个点边相连。4 联通线消除了8 联通线的断裂瑕疵

椭圆

CV_EXPORTS_W void ellipse(InputOutputArray img, Point center, Size axes,
                        double angle, double startAngle, double endAngle,
                        const Scalar& color, int thickness = 1,
                        int lineType = LINE_8, int shift = 0);

参数：

  • img: 图像
  • center: 椭圆中心
  • axes: 椭圆主轴尺寸的一半
  • angle: 椭圆旋转角度
  • startAngle: 椭圆弧的起始角度
  • engAngle: 椭圆弧的终止角度
  • color: 椭圆的颜色
  • thickness: 椭圆轮廓的粗细，如果不设置默认填充
  • lineType: 椭圆边界线类型 shift: 中心坐标和轴值的小数点位数

cv::ellipse 可以用来绘制椭圆线、实心椭圆、椭圆弧、椭圆扇面。如果想要绘制一个完整的椭圆，startAngle=0、endAngle=360。如果起始角度大于终止角度，他们会进行交换。下图 在绘制蓝色弧时各个参数的含义。

椭圆弧绘制中各参数的意义

矩形

CV_EXPORTS_W void rectangle(InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2,
                          const Scalar& color, int thickness = 1,
                          int lineType = LINE_8, int shift = 0);

参数：

  • img: 图像
  • pt1: 矩形的顶点
  • pt2:与pt1 相对的矩形顶点
  • color: 矩形颜色或者亮度
  • thickness: 矩形轮廓的粗细
  • lineType: 线条类型
  • shift: 点坐标中的小数点位数

多线段

CV_EXPORTS void polylines(Mat& img, const Point* const* pts, const int* npts,
                          int ncontours, bool isClosed, const Scalar& color,
                          int thickness = 1, int lineType = LINE_8, int shift = 0 );

参数：

  • img: 图像
  • pts: 多边形曲线阵列
  • isClosed: 所绘制多段线是否闭合
  • color: 多段线颜色
  • thickness: 多段线粗细
  • lineType: 多段线种类
  • shift: 点坐标中的小数点位数

多边形填充

CV_EXPORTS void fillPoly(Mat& img, const Point** pts,
                         const int* npts, int ncontours,
                         const Scalar& color, int lineType = LINE_8, int shift = 0,
                         Point offset = Point() );

cv::fillPoly 可以填充由多边形包围的区域，可用于填充复杂区域。

参数：

  • img: 图像
  • pts: 多边形数组，每个多边形都是一组点
  • npts: 顶点个数
  • ncontours: 多边形轮廓个数
  • color: 多边形颜色
  • lineType: 多边形边界粗细
  • shift: 点坐标的小数点位数
  • offset: 可选择轮廓点偏移量

实例

#include <opencv2/core.hpp> 
#include <opencv2/imgproc.hpp> 
#include <opencv2/highgui.hpp>
#define w 400 
using namespace cv; 
void MyEllipse( Mat img, double angle ); 
void MyFilledCircle( Mat img, Point center ); 
void MyPolygon( Mat img ); 
void MyLine( Mat img, Point start, Point end ); 
int main( void ){
//创建两个窗口和两个图像来进行图形绘制
    char atom_window[] = "Drawing 1: Atom"; 
    char rook_window[] = "Drawing 2: Rook"; 
    Mat atom_image = Mat::zeros( w, w, CV_8UC3 ); 
    Mat rook_image = Mat::zeros( w, w, CV_8UC3 ); 
//原子图像绘制，创建了MyEllipse 和MyFilledCircle 两个函数 
    MyEllipse( atom_image, 90 ); 
    MyEllipse( atom_image, 0 ); 
    MyEllipse( atom_image, 45 ); 
    MyEllipse( atom_image, -45 ); 
    MyFilledCircle( atom_image, Point( w/2, w/2) );
    //绘制国际象棋的车创建了MyPolygon 和MyLine 函数，且应用了矩形的绘制函数 
    MyPolygon( rook_image ); 
    rectangle( rook_image, 
               Point( 0, 7*w/8 ), 
               Point( w, w), 
               Scalar( 0, 255, 255 ), 
               FILLED, 
               LINE_8 ); 
    MyLine( rook_image, Point( 0, 15*w/16 ), Point( w, 15*w/16 ) ); 
    MyLine( rook_image, Point( w/4, 7*w/8 ), Point( w/4, w ) ); 
    MyLine( rook_image, Point( w/2, 7*w/8 ), Point( w/2, w ) ); 
    MyLine( rook_image, Point( 3*w/4, 7*w/8 ), Point( 3*w/4, w ) ); 
    imshow( atom_window, atom_image ); 
    moveWindow( atom_window, 0, 200 ); 
    imshow( rook_window, rook_image ); 
    moveWindow( rook_window, w, 200 ); 
    waitKey( 0 ); 
    return(0); 
} 
void MyEllipse( Mat img, double angle ) 
{ 
    int thickness = 2; 
    int lineType = 8; 
    ellipse( img, 
             Point( w/2, w/2 ), 
             Size( w/4, w/16 ), 
             angle, 
             0, 
             360, 
             Scalar( 255, 0, 0 ), 
             thickness, 
             lineType ); 
} 
void MyFilledCircle( Mat img, Point center ) 
{ 
    circle( img, 
            center, 
            w/32, 
            Scalar( 0, 0, 255 ), 
            FILLED, 
            LINE_8 ); 
} 
void MyPolygon( Mat img ) 
{ 
    int lineType = LINE_8; 
    Point rook_points[1][20]; 
    rook_points[0][0]  = Point(    w/4,   7*w/8 ); 
    rook_points[0][1]  = Point(  3*w/4,   7*w/8 ); 
    rook_points[0][2]  = Point(  3*w/4,  13*w/16 ); 
    rook_points[0][3]  = Point( 11*w/16, 13*w/16 ); 
    rook_points[0][4]  = Point( 19*w/32,  3*w/8 ); 
    rook_points[0][5]  = Point(  3*w/4,   3*w/8 ); 
    rook_points[0][6]  = Point(  3*w/4,     w/8 ); 
    rook_points[0][7]  = Point( 26*w/40,    w/8 ); 
    rook_points[0][8]  = Point( 26*w/40,    w/4 ); 
    rook_points[0][9]  = Point( 22*w/40,    w/4 ); 
    rook_points[0][10] = Point( 22*w/40,    w/8 ); 
    rook_points[0][11] = Point( 18*w/40,    w/8 ); 
    rook_points[0][12] = Point( 18*w/40,    w/4 ); 
    rook_points[0][13] = Point( 14*w/40,    w/4 ); 
    rook_points[0][14] = Point( 14*w/40,    w/8 ); 
    rook_points[0][15] = Point(    w/4,     w/8 ); 
    rook_points[0][16] = Point(    w/4,   3*w/8 ); 
    rook_points[0][17] = Point( 13*w/32,  3*w/8 ); 
    rook_points[0][18] = Point(  5*w/16, 13*w/16 ); 
    rook_points[0][19] = Point(    w/4,  13*w/16 ); 
    const Point* ppt[1] = { rook_points[0] }; 
    int npt[] = { 20 }; 
    fillPoly( img, 
              ppt, 
              npt, 
              1, 
              Scalar( 255, 255, 255 ), 
              lineType ); 
} 
void MyLine( Mat img, Point start, Point end ) 
{ 
    int thickness = 2; 
    int lineType = LINE_8; 
    line( img, 
          start, 
          end, 
          Scalar( 0, 0, 0 ), 
          thickness, 
          lineType ); 
}

绘制结果

轮廓

如何在图像中寻找物体轮廓

在二值图像中寻找轮廓

CV_EXPORTS_W void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
                              OutputArray hierarchy, int mode,
                              int method, Point offset = Point());

参数：

  • image: 8 位单通道图像，非零像素视为 1，零值像素视为 0，因此所有的输入图像均被视为二值图像。因此在应用时我们一般会利用 Canny, compare, InRange, threshold, adaptiveThreshold 等函数处理得到二值图像。如果模式为RETR_CCOMP 或者RETR_FLOODFILL，输入也可以是32 位的灰度图像。
  • contours: 检测到的轮廓，每个轮廓都储存为一组点向量，定义为std::vector<std::vectorcv::Point>。
  • hierarchy: 可选输出向量，定义为 std::vectorcv::Vec4i，包含有图像拓扑信息。其内部元素的个数等同于所检测轮廓的个数。Vec 4i 是Vec <int, 4>的别名，定义为向量内每一个元素包含4 个int 型变量。hierarchy 向量内第i 个轮廓的4 个int型变量（hierarchy[i][0], hierarchy[i][1], hierarchy[i][2], hierarchy[i][3]）分别表示其同一层级下的后一个轮廓，前一个轮廓，子轮廓以及父轮廓的索引编号。如果轮廓 i 没有对应的上述轮廓，则 hierarchy[i][0], hierarchy[i][1], hierarchy[i][2], hierarchy[i][3]被置为-1。
  • mode: 轮廓的检索模式。具体见下表二。
  • method: 轮廓的近似方法。具体见表三。
  • offset: Point 偏移量

轮廓的绘制

CV_EXPORTS_W void drawContours( InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours,
                              int contourIdx, const Scalar& color,
                              int thickness = 1, int lineType = LINE_8,
                              InputArray hierarchy = noArray(),
                              int maxLevel = INT_MAX, Point offset = Point() );

参数：

  • image: 目的图像。
  • contours: 所有输入轮廓，每个轮廓储存为一组点向量。
  • contourIdx: 指示要绘制的轮廓线参数，如果为负，则绘制所有轮廓线。
  • color: 轮廓线颜色。
  • thickness: 绘制轮廓线的粗细，如果为负（thickness=FILLED）,则轮廓内部也会被绘制。当thickness=FILLED 时，即使没有提供层级数据，也能成功绘制有孔的轮廓。
  • lineType: 直线绘制算法。
  • hierarchy: 可选层级信息，只有当想绘制多条轮廓时才需要用到。
  • mexLevel: 所绘制轮廓的最大层级。如果是0，则只绘制指定的轮廓；如果是1，则绘制指定轮廓以及嵌套轮廓；如果是2，则绘制指定轮廓、嵌套轮廓以及嵌套轮廓的嵌套轮廓以此类推。该参数只在层级参数可用时可以使用。
  • offset: Point 的偏移

实例


#include "opencv2/imgcodecs.hpp" 
#include "opencv2/highgui.hpp" 
#include "opencv2/imgproc.hpp" 
#include <iostream> 
using namespace cv; 
using namespace std; 
Mat src_gray; 
int thresh = 100; 
RNG rng(12345); 
void thresh_callback(int, void* ); 
int main( int argc, char** argv ) {
    //读取图像 
    Mat src = imread( "1.jpg", IMREAD_COLOR ); 
    if( src.empty() ) 
    { 
        cout << "Could not open or find the image!\n" << endl; 
        cout << "Usage: " << argv[0] << " <Input image>" << endl; 
        return -1;} 
    //转化为灰度图像，模糊处理以去除噪声 
    cvtColor( src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY ); 
    blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) ); 
    //创建名为Source 的窗口并在其中显示输入图像 
    const char* source_window = "Source"; 
    namedWindow( source_window ); 
    imshow( source_window, src ); 
    const int max_thresh = 255; 
    createTrackbar( "Canny thresh:", source_window, &thresh, max_thresh, thresh_callback ); 
    thresh_callback( 0, 0 ); 
    waitKey(); 
    return 0; 
} 
void thresh_callback(int, void* ) 
{ 
    Mat canny_output; 
    //Canny 边缘检测 
    Canny( src_gray, canny_output, thresh, thresh*2 ); 
    vector<vector<Point> > contours; 
    vector<Vec4i> hierarchy; 
    //寻找轮廓的函数 
    findContours( canny_output, contours, hierarchy, RETR_TREE, 
CHAIN_APPROX_SIMPLE ); 
    Mat drawing = Mat::zeros( canny_output.size(), CV_8UC3 ); 
    for( size_t i = 0; i< contours.size(); i++ ) 
    { 
        Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 256), 
rng.uniform(0,256), rng.uniform(0,256) ); 
    //轮廓绘制 
        drawContours( drawing, contours, (int)i, color, 2, LINE_8, 
hierarchy, 0 ); 
    } 
    imshow( "Contours", drawing ); 
}

凸包函数

CV_EXPORTS_W void convexHull( InputArray points, OutputArray hull,
                              bool clockwise = false, bool returnPoints = true );

参数：

  • points: 输入的二维点集，存储在std::vector 或者Mat 中
  • hull: 输出找到的凸包。
  • clockwise: 操作方向，当 clockwise=true 时，输出凸包为顺时针方向。否则输出凸包方向为逆时针方向。
  • returnPoints: 操作标识符，默认值为 true，此时返回各凸包的各点，否则返回凸包各点的索引。当输出数组为std::vector 时，此标识被忽略
#include "opencv2/imgcodecs.hpp" 
#include "opencv2/highgui.hpp" 
#include "opencv2/imgproc.hpp" 
#include <iostream> 
using namespace cv; 
using namespace std; 
Mat src_gray; 
int thresh = 100; 
RNG rng(12345); 
void thresh_callback(int, void* ); 
int main( int argc, char** argv ) 
{ 
    Mat src = imread( "11.png" , IMREAD_COLOR); 
    if( src.empty() ) 
    { 
        cout << "Could not open or find the image!\n" << endl; 
        cout << "Usage: " << argv[0] << " <Input image>" << endl; 
        return -1; 
    } 
    cvtColor( src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY ); 
    blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) ); 
    const char* source_window = "Source"; 
    namedWindow( source_window ); 
    imshow( source_window, src ); 
    const int max_thresh = 255; 
    createTrackbar( "Canny thresh:", source_window, &thresh, max_thresh, thresh_callback ); 
    thresh_callback( 0, 0 ); 
    waitKey(); 
    return 0; 
} 
void thresh_callback(int, void* ) 
{ 
    Mat canny_output; 
    Canny( src_gray, canny_output, thresh, thresh*2 ); 
    vector<vector<Point> > contours; 
    findContours( canny_output, contours, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE ); 
    //利用凸包函数找到图形中的凸包 
    vector<vector<Point> >hull( contours.size() ); 
    for( size_t i = 0; i < contours.size(); i++ ) 
    { 
        convexHull( contours[i], hull[i] ); 
    } 
    //绘制轮廓与凸包 
    Mat drawing = Mat::zeros( canny_output.size(), CV_8UC3 ); 
    for( size_t i = 0; i< contours.size(); i++ ) 
    { 
        Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 256), rng.uniform(0,256), rng.uniform(0,256) ); 
        drawContours( drawing, contours, (int)i, color ); 
        drawContours( drawing, hull, (int)i, color ); 
    } 
    imshow( "Hull demo", drawing ); 
}
文章作者: oceanechy
文章链接: http://oceanechy.github.io/2023/04/03/opencv3/
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