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OpenCV2セントロイド

輪郭の図心を見つけようとしていますが、C++（OpenCV 2.3.1）でサンプルコードを実装するのに問題があります。誰かが私を助けることができますか？

c++opencvimage-processingcentroid
11
keshavdv

等高線の図心を見つけるには、モーメント法を使用できます。そして関数はOpenCVで実装されています。

これらのモーメント関数を確認してください（ 中央および空間モーメント ）。

以下のコードは、OpenCV2.3ドキュメントチュートリアルから抜粋したものです。 完全なコードはこちら

/// Find contours
findContours( canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );

/// Get the moments
vector<Moments> mu(contours.size() );
for( int i = 0; i < contours.size(); i++ )
 { mu[i] = moments( contours[i], false ); }

///  Get the mass centers:
vector<Point2f> mc( contours.size() );
for( int i = 0; i < contours.size(); i++ )
 { mc[i] = Point2f( mu[i].m10/mu[i].m00 , mu[i].m01/mu[i].m00 ); }

また このSOFをチェックしてください これはPythonですが、便利です。輪郭のすべてのパラメータを検索します。

16
Abid Rahman K

輪郭領域のマスクがある場合は、次のように図心の位置を見つけることができます。

_cv::Point computeCentroid(const cv::Mat &mask) {
    cv::Moments m = moments(mask, true);
    cv::Point center(m.m10/m.m00, m.m01/m.m00);
    return center;
}
_

このアプローチは、マスクはあるが輪郭がない場合に役立ちます。その場合、上記の方法は、cv::findContours(...)を使用して重心を見つけるよりも計算効率が高くなります。

ソースはこちら

5
Alexey

等高線と Wikipedia の式が与えられると、重心は次のように効率的に計算できます。

template <typename T> 
cv::Point_<T> computeCentroid(const std::vector<cv::Point_<T> >& in) {
    if (in.size() > 2) {
         T doubleArea = 0;
         cv::Point_<T> p(0,0);
         cv::Point_<T> p0 = in->back();
         for (const cv::Point_<T>& p1 : in) {//C++11
             T a = p0.x * p1.y - p0.y * p1.x; //cross product, (signed) double area of triangle of vertices (Origin,p0,p1)
             p += (p0 + p1) * a;
             doubleArea += a;
             p0 = p1;
         }

         if (doubleArea != 0)
             return p * (1 / (3 * doubleArea) ); //Operator / does not exist for cv::Point
    }

    ///If we get here,
    ///All points lies on one line, you can compute a fallback value,
    ///e.g. the average of the input vertices
    [...]
}

注意：

  • この式は、時計回りと反時計回りの両方の順序で指定された頂点で機能します。
  • ポイントの座標が整数の場合は、pの型と戻り値の型をPoint2fまたはPoint2dに適合させ、キャストをfloatまたはdoubleをreturnステートメントの分母に。
1
Antonio

次のアルゴリズムを使用して図心を見つけることもできます。

sumX = 0; sumY = 0;
size = array_points.size;
if(size > 0){

    foreach(point in array_points){
        sumX += point.x;
        sumY += point.y;
    }

 centroid.x = sumX/size;
 centroid.y = sumY/size;
}

またはOpencvのboundingRectの助けを借りて：

//pseudo-code:

Rect bRect = Imgproc.boundingRect(array_points);

centroid.x = bRect.x + (bRect.width / 2);
centroid.y = bRect.y + (bRect.height / 2);
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Rui Marques