web-dev-qa-db-ja.com

Android OpenCV最大の正方形または長方形を検索

これは答えられたかもしれませんが、私はこれに対する答えがどうしても必要です。 AndroidのOpenCVを使用して、画像内で最大の正方形または長方形を見つけたい。私が見つけた解決策はすべてC++であり、変換しようとしましたが、機能せず、どこが間違っているのかわかりません。

private Mat findLargestRectangle(Mat original_image) {
    Mat imgSource = original_image;

    Imgproc.cvtColor(imgSource, imgSource, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
    Imgproc.Canny(imgSource, imgSource, 100, 100);

    //I don't know what to do in here

    return imgSource;
}

ここで私が達成しようとしているのは、元の画像（戻り値のマット画像）で見つかった最大の正方形に基づいた新しい画像を作成することです。

これが私がしたいことです：

1 http://img14.imageshack.us/img14/7855/s7zr.jpg

最大の正方形の4つのポイントを取得するだけでも大丈夫です。そこから取得できると思います。しかし、トリミングされた画像を返すことができればもっと良いでしょう。

androidopencvhomography
11
James Arnold

キャニーの後

1 - ガウスぼかし および すべての輪郭を見つける でノイズを減らす必要があります

2-すべての 輪郭の領域 を見つけて一覧表示します。

3-最大の輪郭は絵画に他なりません。

4-今度は パーペクティブ変換 を使用して形状を長方形に変換します。

数独ソルバーの例 をチェックして、同様の処理の問題を確認してください。 （最大の輪郭+遠近法）

12
baci

C++コードをJavaに変換するのに少し時間がかかりましたが、ここにあります:-)

警告！生のコード、完全に最適化されていない、すべて。

私は怪我や致命的な事故の場合の責任を拒否します

    List<MatOfPoint> squares = new ArrayList<MatOfPoint>();

    public Mat onCameraFrame(CvCameraViewFrame inputFrame) {

        if (Math.random()>0.80) {

            findSquares(inputFrame.rgba().clone(),squares);

        }

        Mat image = inputFrame.rgba();

        Imgproc.drawContours(image, squares, -1, new Scalar(0,0,255));

        return image;
    }

    int thresh = 50, N = 11;

 // helper function:
 // finds a cosine of angle between vectors
 // from pt0->pt1 and from pt0->pt2
    double angle( Point pt1, Point pt2, Point pt0 ) {
            double dx1 = pt1.x - pt0.x;
            double dy1 = pt1.y - pt0.y;
            double dx2 = pt2.x - pt0.x;
            double dy2 = pt2.y - pt0.y;
            return (dx1*dx2 + dy1*dy2)/Math.sqrt((dx1*dx1 + dy1*dy1)*(dx2*dx2 + dy2*dy2) + 1e-10);
    }

 // returns sequence of squares detected on the image.
 // the sequence is stored in the specified memory storage
 void findSquares( Mat image, List<MatOfPoint> squares )
 {

     squares.clear();

     Mat smallerImg=new Mat(new Size(image.width()/2, image.height()/2),image.type());

     Mat gray=new Mat(image.size(),image.type());

     Mat gray0=new Mat(image.size(),CvType.CV_8U);

     // down-scale and upscale the image to filter out the noise
     Imgproc.pyrDown(image, smallerImg, smallerImg.size());
     Imgproc.pyrUp(smallerImg, image, image.size());

     // find squares in every color plane of the image
     for( int c = 0; c < 3; c++ )
     {

         extractChannel(image, gray, c);

         // try several threshold levels
         for( int l = 1; l < N; l++ )
         {
             //Cany removed... Didn't work so well


             Imgproc.threshold(gray, gray0, (l+1)*255/N, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);


             List<MatOfPoint> contours=new ArrayList<MatOfPoint>();

             // find contours and store them all as a list
             Imgproc.findContours(gray0, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_LIST, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

             MatOfPoint approx=new MatOfPoint();

             // test each contour
             for( int i = 0; i < contours.size(); i++ )
             {

                 // approximate contour with accuracy proportional
                 // to the contour perimeter
                 approx = approxPolyDP(contours.get(i),  Imgproc.arcLength(new MatOfPoint2f(contours.get(i).toArray()), true)*0.02, true);


                 // square contours should have 4 vertices after approximation
                 // relatively large area (to filter out noisy contours)
                 // and be convex.
                 // Note: absolute value of an area is used because
                 // area may be positive or negative - in accordance with the
                 // contour orientation

                 if( approx.toArray().length == 4 &&
                     Math.abs(Imgproc.contourArea(approx)) > 1000 &&
                     Imgproc.isContourConvex(approx) )
                 {
                     double maxCosine = 0;

                     for( int j = 2; j < 5; j++ )
                     {
                         // find the maximum cosine of the angle between joint edges
                         double cosine = Math.abs(angle(approx.toArray()[j%4], approx.toArray()[j-2], approx.toArray()[j-1]));
                         maxCosine = Math.max(maxCosine, cosine);
                     }

                     // if cosines of all angles are small
                     // (all angles are ~90 degree) then write quandrange
                     // vertices to resultant sequence
                     if( maxCosine < 0.3 )
                         squares.add(approx);
                 }
             }
         }
     }
 }

 void extractChannel(Mat source, Mat out, int channelNum) {
     List<Mat> sourceChannels=new ArrayList<Mat>();
     List<Mat> outChannel=new ArrayList<Mat>();

     Core.split(source, sourceChannels);

     outChannel.add(new Mat(sourceChannels.get(0).size(),sourceChannels.get(0).type()));

     Core.mixChannels(sourceChannels, outChannel, new MatOfInt(channelNum,0));

     Core.merge(outChannel, out);
 }

 MatOfPoint approxPolyDP(MatOfPoint curve, double epsilon, boolean closed) {
     MatOfPoint2f tempMat=new MatOfPoint2f();

     Imgproc.approxPolyDP(new MatOfPoint2f(curve.toArray()), tempMat, epsilon, closed);

     return new MatOfPoint(tempMat.toArray());
 }
11
Taiko

ここSOにはいくつかの関連する質問があります。それらをチェックしてください：

OpenCVに同梱されている例もあります。

長方形ができたら、長方形の角でホモグラフィを計算し、透視変換を適用することで、画像を位置合わせできます。

2
ChronoTrigger