opencv求解区域的内接矩形

实验室项目中，希望求取一个近似圆形区域的质心，原本使用最小外接圆的质心来等效为该区域质心。但是由于部分区域的形状过于不规则导致发生质心偏移现象。如下图：

蓝色为实际要求质心。红色为等效圆质心

为获取较为准确的质心，拟用最大内接矩形的中心作为该区域质心。

采用改进的中心扩散法求内接矩形：先以最小外接矩的中心作为算法的起点进行中心扩散。得到一个内解矩形，在对最小外接矩的中心进行8邻域的遍历，应用中心扩散法分别求取内接矩，以面积最大的内接矩作为最大内接矩。

使用Opencv关键代码如下：

cv::Rect InSquare(Mat &img,const Point center)
{
  // --[1]参数检测
  if(img.empty()||
      img.channels()>1
      ||img.depth()>8)
    return Rect();
  //[1]
 
  // --[2] 初始化变量
  int edge[4];
  edge[0]=center.y+1;//top
  edge[1]=center.x+1;//right
  edge[2]=center.y-1;//bottom
  edge[3]=center.x-1;//left
  //[2]
 
  // --[3]边界扩展(中心扩散法)
  bool EXPAND[4]={1,1,1,1};//扩展标记位
  int n=0;
  while (EXPAND[0]||EXPAND[1]||EXPAND[2]||EXPAND[3])
  {
    int edgeID=n%4;
    EXPAND[edgeID]=expandEdge(img,edge,edgeID);
 
    n++;
  }
  //[3]
 
  qDebug()<nr)
      return false;
    for(int i=edge[3];i<=edge[1];++i)
    {
      if(img.at(edge[0],i)==0)
 return false;
    }
    edge[0]++;
    return true;
    break;
  case 1:
    if(edge[1]>nc)
      return false;
    for(int i=edge[2];i<=edge[0];++i)
    {
      if(img.at(i,edge[1])==0)
 return false;
    }
    edge[1]++;
    return true;
    break;
  case 2:
    if(edge[2]<0)
      return false;
    for(int i=edge[3];i<=edge[1];++i)
    {
      if(img.at(edge[2],i)==0)
 return false;
    }
    edge[2]--;
    return true;
    break;
  case 3:
    if(edge[3]<0)
      return false;
    for(int i=edge[2];i<=edge[0];++i)
    {
      if(img.at(i,edge[3])==0)
 return false;
    }
    edge[3]--;
    return true;
    break;
  default:
    return false;
    break;
  }
}

效果：

黑色为内接矩中心，红色为最小外接圆中心

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持考高分网。