正文
OpenCV——识别各省份地图轮廓
小程序：扫一扫查出行【扫一扫了解最新限行尾号】
复制小程序
好久没有发OpenCV的博客了，最近想到了一个识别地图轮廓的方案，就写来试试。（识别中国的28个省份地图轮廓，不考虑直辖市）
首先，我的基本思路是 用最小的矩形将地图的轮廓圈出来，可以根据长方形的长宽比判断，也可将其缩放至特定的大小，计算其轮廓上的像素个数来判断。
缺点：用摄像头读取图片时，使用这种方法会有一些误差。
也可以ANN训练识别，但是这样做效率低。
step 1. 读取图片、处理图像
Mat src = imread("12.jpg");
Mat grayImage;
cvtColor(src, grayImage, CV_BGR2GRAY);
threshold(grayImage, grayImage, , , CV_THRESH_BINARY);
imshow("grayImage", grayImage);
问题来了，处理图片后的grayImage根本无法显示，结果为一张灰色的图片。
最后发现，因为大意，程序的最后没有加 cvWaitKey(0); 这句话，因此图片无法显示。
step 2. 寻找轮廓并画出
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std; int main()
{
Mat src = imread("timg.jpg");
Mat grayImage, dstImage;
src.copyTo(dstImage); int g_nStructElementSize = ; //结构元素(内核矩阵)的尺寸
//获取自定义核
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,
Size( * g_nStructElementSize + , * g_nStructElementSize + ),
Point(g_nStructElementSize, g_nStructElementSize));
erode(src, src, element);
cvtColor(src, grayImage, CV_BGR2GRAY);
threshold(grayImage, grayImage, , , CV_THRESH_BINARY);
imshow("2dst", grayImage); vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(grayImage, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
int i = ;
Point2f pp[][];
vector<vector<Point>>::iterator It;
Rect rect[];
for (It = contours.begin(); It < contours.end(); It++){ //画出包围轮廓的最小矩形
Point2f vertex[];
rect[i] = boundingRect(*It);
vertex[] = rect[i].tl(); //矩阵左上角的点
vertex[].x = (float)rect[i].tl().x, vertex[].y = (float)rect[i].br().y; //矩阵左下方的点
vertex[] = rect[i].br(); //矩阵右下角的点
vertex[].x = (float)rect[i].br().x, vertex[].y = (float)rect[i].tl().y; //矩阵右上方的点 for (int j = ; j < ; j++)
line(dstImage, vertex[j], vertex[(j + ) % ], Scalar(, , ), );
}
imshow("dst", dstImage);
cvWaitKey();
return ;
}
结果发现根本找不到轮廓，最后发现原来是threshold函数参数设置错误，参数应如下：
threshold(grayImage, grayImage,,, THRESH_BINARY_INV);
同时由于地图边框线太细，应当先腐蚀图像，再二值化：
int g_nStructElementSize = ; //结构元素(内核矩阵)的尺寸
///获取自定义核
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,
Size( * g_nStructElementSize + , * g_nStructElementSize + ),
Point(g_nStructElementSize, g_nStructElementSize));
erode(src, src, element);
step 3. 收集地图的数据后，用10个省得数据来检测
最后在不断的探索中，发现有两个数据可以作为一个地图的特征，即轮廓长宽比和轮廓面积与图片的像素数之比。
最后的代码如下：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace cv;
using namespace std; Mat result;
const double cha = 0.02; //可接受范围的误差 bool compare(double a, double b)
{
if (abs(a - b) < cha){
return true;
}
return false;
} bool result_output(double rate1,double rate2)
{
if (compare(rate1, (double) / ) && compare(rate2, 0.171524)){
cout << "陕西省" << endl;
return true;
}
if (compare(rate1, (double) / ) && compare(rate2, 0.270173)){
cout << "安徽省" << endl;
return true;
}
if (compare(rate1, (double) / ) && compare(rate2, 0.230148)){
cout << "福建省" << endl;
return true;
}
if (compare(rate1, (double) / ) && compare(rate2, 0.132584)){
cout << "甘肃省" << endl;
return true;
}
if (compare(rate1, (double) / ) && compare(rate2, 0.200146)){
cout << "广东省" << endl;
return true;
}
if (compare(rate1, (double) / ) && compare(rate2, 0.22718)){
cout <<"广西壮族自治区" << endl;
return true;
}
if (compare(rate1, (double) / ) && compare(rate2, 0.219451)){
cout << "贵州省" << endl;
return true;
}
if (compare(rate1, (double) / ) && compare(rate2, 0.196616)){
cout << "海南省" << endl;
return true;
}
if (compare(rate1, (double) / ) && compare(rate2, 0.247134)){
cout << "河北省" << endl;
return true;
}
if (compare(rate1, (double) / ) && compare(rate2, 0.176323)){
cout << "河南省" << endl;
return true;
}
cout << "无法检测" << endl;
return false;
}
int main()
{
Mat src = imread("1.jpg");
Mat grayImage, dstImage;
src.copyTo(dstImage); int g_nStructElementSize = ; //结构元素(内核矩阵)的尺寸
///获取自定义核
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,
Size( * g_nStructElementSize + , * g_nStructElementSize + ),
Point(g_nStructElementSize, g_nStructElementSize));
erode(src, src, element);
cvtColor(src, grayImage, CV_BGR2GRAY);
blur(grayImage, grayImage, Size(, ));
threshold(grayImage, grayImage,,, THRESH_BINARY_INV);
grayImage.copyTo(result); vector< vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(grayImage, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
drawContours(dstImage, contours, -, (, , ));
vector<Point> point = contours[]; Rect rect = boundingRect(point);
Point2f vertex[];
vertex[] = rect.tl();
vertex[].x = (float)rect.tl().x, vertex[].y = (float)rect.br().y;
vertex[] = rect.br();
vertex[].x = (float)rect.br().x, vertex[].y = (float)rect.tl().y;
for (int j = ; j < ; j++)
line(dstImage, vertex[j], vertex[(j + ) % ], Scalar(, , ), );
int x = rect.x, y = rect.y;
int h = rect.height, w = rect.width;
double rate = (double)h / w;
cout << "height：" << h << endl;
cout << "width：" << w << endl;
cout << "h / w：" << rate << endl;
double area = contourArea(point, false);
double sum = grayImage.cols * grayImage.rows;
cout << "面积：" << area << endl;
cout << "面积比：" << area / sum << endl; imshow("show", dstImage);
result_output(rate, area / sum); cvWaitKey();
return ;
}
最后发现一个问题，由于需要通过摄像头检测地图，图片可能会有一定角度的倾斜，因此应将Rect换成RotatedRect。
RotatedRect rect = minAreaRect(point);
Point2f vertex[];
rect.points(vertex);
for (int j = ; j < ; j++)
line(dstImage, vertex[j], vertex[(j + ) % ], Scalar(, , ), ); int h = rect.size.height, w = rect.size.width;
