Opencv图像识别

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：

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​​一，轮廓检测​​

​​二，边缘检测​​

一，轮廓检测

以下图为例：

 灰度图直接提取轮廓：

int main()
{
  Mat img = imread("D:/1.png", 0);
  resize(img, img, Size(0, 0), 0.5, 0.5);
  Mat src=img;
  cv::imshow("src", src);
  std::vector<std::vector<Point>> contours;
  std::vector<Vec4i> hierarchy;
  findContours(src, contours, hierarchy, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_NONE, Point(0, 0));
  cout << contours.size()<<endl;
  //sort(contours.begin(), contours.end(), cmp< Point>);
  //for (int i = 0; i < contours.size(); i++)cout << contours[i].size() << " ";
  src = 0;
  cv::drawContours(src, contours, -1, cv::Scalar::all(255));
  cv::imshow("Contours", src);
  cv::waitKey(0);
  return 0;
}      

得到的轮廓数量是1，即整个图的最外面的轮廓。

优化思路：先进行一定的二值化处理。

int main()
{
  Mat img = imread("D:/1.png", 0);
  resize(img, img, Size(0, 0), 0.5, 0.5);
  Mat src;
  threshold(img, src, 200, 255, THRESH_TRUNC);
  threshold(src, src, 100, 255, THRESH_TOZERO);
  cv::imshow("src", src);
  std::vector<std::vector<Point>> contours;
  std::vector<Vec4i> hierarchy;
  findContours(src, contours, hierarchy, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_NONE, Point(0, 0));
  cout << contours.size()<<endl;
  //sort(contours.begin(), contours.end(), cmp< Point>);
  //for (int i = 0; i < contours.size(); i++)cout << contours[i].size() << " ";
  src = 0;
  cv::drawContours(src, contours, -1, cv::Scalar::all(255));
  cv::imshow("Contours", src);
  cv::waitKey(0);
  return 0;
}      

一般提取轮廓前，先做一下边缘检测更好。

边缘检测偏向于图像中像素点的变化，轮廓检测更偏向于关注上层语义对象。

二，边缘检测

利用Canny算子做边缘检测：

int main()
{
  Mat img = imread("D:/1.png", 0);
  resize(img, img, Size(0, 0), 0.5, 0.5);
  Mat src;
  threshold(img, src, 200, 255, THRESH_TRUNC);
  threshold(src, src, 100, 255, THRESH_TOZERO);
  Canny(src, src, 200, 100, 3);
  cv::imshow("src", src);
  cv::waitKey(0);
  return 0;
}      

边缘检测结果很清晰。