opencv - 如何检查轮廓是否为椭圆？

Question

我正在尝试使用 opencv 检测图像中的椭圆。我找到了包括椭圆和其他一些轮廓的轮廓。

关于如何检查哪些轮廓是椭圆的任何建议？

Answer 1

如果我理解正确，您已经检测到轮廓，其中一些是椭圆，有些不是，您希望能够确定哪些是椭圆。这样对吗？如果是，我建议使用cv::fitEllipse(). 该文档说它将椭圆拟合到点向量，因此 R 平方是最小的。不幸的是，该函数没有显式返回 R 平方值。你也许可以自己实现它......

作为一种解决方法，您还可以使用以下方法：

1. 获取轮廓 C
2. 将椭圆 E 拟合到 C
3. 比较 E 和 C。

要比较它们，您可以使用矩（参见cv::moments()和cv::matchShapes()）。不过，我认为您在这里不需要不变的时刻。

或者，你可以画出 C 和 E 找出有多少比例的表面重叠。

祝你好运，

Answer 2

fitEllipse 给我们 RotatedRect。

我们可以使用可以转换为圆形的椭圆特定属性。

double is_ellipse( std::vector<cv::Point>  const& cloud, RotatedRect const& rr )
{
    double distance =0;

    for( auto const& point: cloud )
    {
        Point2f unit;
        unit.x = ( ( rr.center.x - point.x  ) * cos( - rr.angle*(3.1415926/180) ) -  ( rr.center.y - point.y  ) * sin( - rr.angle*(3.1415926/180) ) ) * 2 / rr.size.width ;
        unit.y = ( ( rr.center.x - point.x  ) * sin( - rr.angle*(3.1415926/180) ) +  ( rr.center.y - point.y  ) * cos( - rr.angle*(3.1415926/180) ) ) * 2 / rr.size.height;

        double len = sqrt( unit.x* unit.x +  unit.y * unit.y );
        distance += fabs( 1- len );
    }
    return distance / cloud.size();
}

这里用于计算距圆边界的平均距离。修改其他一些统计函数很容易，例如：最大值、偏差。

Answer 3

@Ahsan - 您必须遍历所有轮廓并尝试拟合椭圆。如果您发现曲线拟合数学很困难，那么一条捷径将是

像 - 遍历每个轮廓 - 丢弃非凸轮廓 - 现在制作当前轮廓的蒙版并使用 cv::matchShapes 函数进行 shapeMatching。