类似于提取图片的轮廓，对图片进行前期的处理，二值化，去噪点，提取图片的轮廓，通过长宽比进行过滤。

如图：

使用opencv进行图片处理过程需要对图片进行精细的处理这样才能保证调用算法api是可以得到比较好的结果。

1. 二值化
2. 形态学操作进行去噪点
3. 查找轮廓点
4. 对轮廓进行于提取图片的轮廓，对图片进行前期的处理，二值化，去噪点，提取图片的轮廓，通过长宽比进行过滤。

如图：

使用opencv进行图片处理过程需要对图片进行精细的处理这样才能保证调用算法api是可以得到比较好的结果。

1. 二值化
2. 形态学操作进行去噪点
3. 查找轮廓点
4. 对轮廓进行过滤

#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("case3.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
    cvtColor(src, gray_src, COLOR_BGRA2GRAY);
    threshold(gray_src, gray_src, 0, 255, THRESH_OTSU | THRESH_BINARY);
    imshow("threshold image", gray_src);

    // 闭操作连接黑点
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5), Point(-1, -1));
    morphologyEx(gray_src, dst, MORPH_CLOSE, kernel, Point(-1, -1));
    imshow("close image", dst);

    // 闭操作去毛点
    kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5), Point(-1, -1));
    morphologyEx(dst, dst, MORPH_OPEN, kernel, Point(-1, -1));
    imshow("open image", dst);


    vector <vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hireachy;
    findContours(dst, contours, hireachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());

    Mat reslutImage = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
    Point cc;
    for (size_t t = 0; t < contours.size(); t++){
        double area = contourArea(contours[t]);
        if (area < 100) continue;

        // 通过宽高比进行过滤
        Rect rect = boundingRect(contours[t]);
        float ratio = float(rect.width) / float(rect.height);

        if (ratio<1.1&&ratio>0.9){
            // -1 填充，1画圆
            drawContours(reslutImage, contours, t, Scalar(0, 0, 255), -1, 8, Mat(), 0, Point());
            
            printf("circle area : %f \n", area);
            printf("circle length: %f \n", arcLength(contours[t], true));
            int x = rect.x + rect.width / 2;
            int y = rect.y + rect.height / 2;
            cc = Point(x, y);
            circle(reslutImage, cc, 2, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
        }
    
    }
    imshow("Reslut", reslutImage);

    Mat circleImage = src.clone();
    //cvtColor(circleImage, circleImage, COLOR_GRAY2BGR);
    circle(circleImage, cc,2, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
    imshow("Final Result", circleImage);


    waitKey(0);
    return 0;
}

二值化

形态学操作

轮廓查找