C++ opencv-3.4.1 物体计数

使用opencv对简单物体进行计数，不使用深度学习的方法，如果使用深度学习的方法肯定比这个更加准确。直接就是用opencv的方法，如果对图像处理不熟悉的话估计效果肯定不行，这里也有很多的参数和api方法进行调试，因为是进行计数，标定物体是必然操作。

图片：

这里有一个难点就是这么把单个玉米粒进行分开，因为二值化之后有几个玉米粒的二值图是相连的，参考距离变换，可以得到闭合区域中心点到边缘的变化值，这时玉米粒的联通区域像素会出现山峰一样变换，对山峰进行二值化操作就可以把玉米粒分开了。

方法：

1. 二值化操作
2. 形态学操作，尽量把玉米粒分开
3. 距离变换
4. 局部的二值化操作，按照山峰的顶点区域进行二值化操作
5. 轮廓查找
6. 计数

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace cv;
using namespace std;
Mat src, dst, gray_src;
char input_image[] = "input image";
char output_image[] = "output image";

int main(int argc, char ** argv){

    src = imread("case4.jpg");
    if (src.empty()){
        printf("colud not load image ..\n");
        return -1;
    }

    namedWindow(input_image, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    namedWindow(output_image, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(input_image, src);

    

    // 二值化操作
    cvtColor(src, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);
    threshold(gray_src, gray_src, 0,255,THRESH_BINARY | THRESH_TRIANGLE);
    imshow("binary image", gray_src);

    // 形态学操作
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5), Point(-1, -1));
    dilate(gray_src, gray_src, kernel, Point(-1, -1), 1);
    imshow("dilate image", gray_src);

    // 距离变换 
    Mat dist;
    bitwise_not(gray_src, gray_src);
    distanceTransform(gray_src, dist, CV_DIST_L2, 3);
    normalize(dist, dist, 0, 1.0, NORM_MINMAX);
    imshow("dist image", dist);

    // 阈值二值化
    Mat dist_8u;
    dist.convertTo(dist_8u, CV_8U);
    // threshold(dist_8u, dist_8u, 0.3,1, THRESH_BINARY | THRESH_TRIANGLE);
    adaptiveThreshold(dist_8u, dist_8u, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 139, 0.0);
    kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5), Point(-1, -1));
    erode(dist_8u, dist_8u, kernel, Point(-1, -1), 2); // erode dilate
    imshow("dist-binary",dist_8u);
    
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(dist_8u, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // draw resutl
    Mat markers = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
    RNG rng(12345);
    for (size_t t = 0; t < contours.size();t++)
    for (size_t t = 0; t < contours.size(); t++) {
        drawContours(markers, contours, static_cast<int>(t), Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)),
            -1, 8, Mat());
    }
    printf("number of corns : %d", contours.size());
    imshow(output_image, markers);

    waitKey(0);
    return 0;
}

二值化操作

形态学操作

距离变换

轮廓查找