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在此处输入图像描述

我正在使用Emgu CV，我想检测图片中的两个锐利，首先我将图像转换为灰色，然后调用cvCanny，然后调用FindContours，但只找到一个轮廓，没有找到三角形。

代码：

 public static void Do(Bitmap bitmap, IImageProcessingLog log)
    {
        Image<Bgr, Byte> img = new Image<Bgr, byte>(bitmap);
        Image<Gray, Byte> gray = img.Convert<Gray, Byte>();
        using (Image<Gray, Byte> canny = new Image<Gray, byte>(gray.Size))
        using (MemStorage stor = new MemStorage())
        {
            CvInvoke.cvCanny(gray, canny, 10, 5, 3);
            log.AddImage("canny",canny.ToBitmap());

            Contour<Point> contours = canny.FindContours(
             Emgu.CV.CvEnum.CHAIN_APPROX_METHOD.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,
             Emgu.CV.CvEnum.RETR_TYPE.CV_RETR_TREE,
             stor);

            for (int i=0; contours != null; contours = contours.HNext)
            {
                i++;
                MCvBox2D box = contours.GetMinAreaRect();

                Image<Bgr, Byte> tmpImg = img.Copy();
                tmpImg.Draw(box, new Bgr(Color.Red), 2);
                log.AddMessage("contours" + (i) +",angle:"+box.angle.ToString() + ",width:"+box.size.Width + ",height:"+box.size.Height);
                log.AddImage("contours" + i, tmpImg.ToBitmap());
            }
        }
    }
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1 回答 1

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（我不知道 emguCV，但我会给你这个想法）

你可以这样做：

  1. split()使用函数将图像拆分为 R、G、B 平面。
  2. 对于每个平面，应用 Canny 边缘检测。
  3. 然后找到其中的轮廓并使用approxPolyDP函数逼近每个轮廓。
  4. 如果近似轮廓中的坐标数为 3，则它很可能是一个三角形，并且这些值对应于三角形的 3 个顶点。

下面是python代码：

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('softri.png')

for gray in cv2.split(img):
    canny = cv2.Canny(gray,50,200)

    contours,hier = cv2.findContours(canny,1,2)
    for cnt in contours:
        approx = cv2.approxPolyDP(cnt,0.02*cv2.arcLength(cnt,True),True)
        if len(approx)==3:
            cv2.drawContours(img,[cnt],0,(0,255,0),2)
            tri = approx

for vertex in tri:
    cv2.circle(img,(vertex[0][0],vertex[0][1]),5,255,-1)

cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

下面是蓝色平面的精巧图：

在此处输入图像描述

下面是最终的输出，三角形和它的顶点分别用绿色和蓝色标记：

在此处输入图像描述

于 2012-07-11T05:39:57.047 回答