OpenCV 2 Schwerpunkt

Ich bin auf der Suche den Schwerpunkt einer Kontur aber ich habe Probleme bei der Umsetzung der Beispiel-code in C++ (OpenCV 2.3.1). Kann jemand mir helfen?

InformationsquelleAutor keshavdv | 2012-01-31
  1. 15

    Finden Sie den Schwerpunkt einer Kontur, können Sie mit der Methode der Momente. Und Funktionen implementiert werden, OpenCV.

    Schauen Sie sich diese Momente der Funktion (zentrale und räumliche Momente).

    Unten code stammt aus der OpenCV 2.3 docs tutorial. Vollständigen code hier.

    ///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 ); }

    Auch checken Sie diese SOF, obwohl es in Python, es wäre nützlich. Es findet alle Parameter einer Kontur.

    InformationsquelleAutor Abid Rahman K
  2. 5

    Wenn Sie die Maske der Kontur Bereich finden Sie die centroid-Position wie folgt:

    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;
}

    Dieser Ansatz ist nützlich, wenn man die Maske aber nicht die Kontur. In diesem Fall wird die oben genannte Methode ist rechnerisch effizienter im Vergleich zur Nutzung cv::findContours(...) und dann Suche nach Messe-center.

    Hier ist die Quelle

    • wie bekommt man eine Maske der Kontur Bereich, da eine Kontur?
    InformationsquelleAutor Alexey
  3. 1

    Können Sie auch die folgenden algorithmen zu finden, ein Schwerpunkt:

    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;
}

    Oder mit Hilfe von Opencv ist boundingRect:

    //pseudo-code:

Rect bRect = Imgproc.boundingRect(array_points);

centroid.x = bRect.x + (bRect.width / 2);
centroid.y = bRect.y + (bRect.height / 2);
    • Dies bedeutet nicht, suchen Sie das Schwerpunkt einer Kontur. Die ersten, zum Beispiel, ist nur ein Durchschnitt der Eckpunkte.
    • Ja, ich sollte erwähnt haben, es ist eine aproximation. Nützlich, wenn Sie brauchen nur ein grobes Ergebnis.
    InformationsquelleAutor Rui Marques
  4. 0

    Angesichts der Kontur-Punkte und die Formel von Wikipedia, der Schwerpunkt kann sehr effizient berechnet wie diese:

    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
    [...]
}

    Hinweis:

    • Diese Formel funktioniert mit den Eckpunkten gegeben, sowohl im Uhrzeigersinn und
      gegen den Uhrzeigersinn um.
    • Wenn die Punkte haben ganzzahlige Koordinaten, es
      mag bequem sein, passen Sie die Art der p und den Rückgabewert in Point2f oder Point2d,
      und einen cast zu float oder double dem Nenner der return-Anweisung.
    InformationsquelleAutor Antonio
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