opencv 实现图片里形状识别

用 opencv 实现一幅图片上物体形状的识别 例如一幅图片有圆形 三角形 五角星等形状 怎么识别出来并获取他们各自的数量啊。基本思路是什么

2个回答

可以对图片中的边缘进行获取,然后通过获得的这些边缘的freeman链码,通过对这些链码进行识别就可以知道有什么样的形状。我利用SVM做过关于形状链码的识别。可以分享给您。http://download.csdn.net/download/sinat_34587025/10139419

https://www.pyimagesearch.com/2016/02/01/opencv-center-of-contour/

这里的就可以,检测轮廓,但是我遇到问题了。

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#include<iostream> #include<string> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; Mat srcframe, tmpframe, copyframe; vector<Point2f> pt1; const string wndName("输出视频"); static void onMouse(int, int, int, int, void*);//SetMouseCallBack的回调函数 int main() { system("color 2F");//设定界面颜色 bool stop = false; bool gotROI = false; VideoCapture cap("F:/视频检测/测试视频/20100323_华美达广场对面.avi"); if (!cap.isOpened()) { cout << "读取视频有误" << endl; return -1; } double rate = cap.get(CV_CAP_PROP_FPS); namedWindow("输出视频",1); while(!stop) { cap>>srcframe; if(!srcframe.data) break; imshow("输出视频",srcframe); int delay = 1000 / rate; int c = waitKey(delay); if ((char)c == 27 ) { stop = true; } setMouseCallback("输出视频",onMouse,NULL); if (c >= 0) { waitKey(0); } } waitKey(0); return 0; } static void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void*) { static int i = 0;//点击计数 switch (event) { case CV_EVENT_LBUTTONDOWN://左击,获取坐标 pt1.push_back(Point(x, y)); if (i == 0||i % 4 == 0) { circle(srcframe, pt1[i], 1, Scalar(0, 0, 255));//描第一个点 } else { if((i+1)%4 == 0) { circle(srcframe, pt1[i], 1, Scalar(0, 0, 255));//描点 line(srcframe, pt1[i], pt1[i-1], Scalar(0, 255, 0));//与前一点进行连 line(srcframe, pt1[i], pt1[i-3], Scalar(0, 255, 0));//与前一点进行连 line(srcframe, pt1[i], pt1[i-1], Scalar(255));//映射到掩 line(srcframe, pt1[i], pt1[i-3], Scalar(255));//映射到掩 } else { circle(srcframe, pt1[i], 1, Scalar(0, 0, 255));//描点 line(srcframe, pt1[i], pt1[i-1], Scalar(0, 255, 0));//与前一点进行连 line(srcframe, pt1[i], pt1[i-1], Scalar(255));//映射到掩 } } i++; break; } imshow(wndName, srcframe); } 如上,我的代码能实现在停止的视频帧上画出任意四边形,但是如何能实现四边形一直显示在视频中.

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