Android+OpenCv4實現邊緣檢測及輪廓繪制出圖像最大邊緣

實現步驟： 圖像灰度化 邊緣檢測 根據Canny檢測得出來的Mat尋找輪廓 算出最大輪廓周長or面積 根據獲取到的最大輪廓下標進行輪廓繪制 畫出最大矩形，并返回RectCanny邊緣檢測

基于Canny算法的邊緣檢測主要有5個步驟，依次是高斯濾波、像素梯度計算、非極大值像素梯度抑制、滯后閾值處理和孤立弱邊緣抑制。Canny在有噪聲的情況下表現好不好，取決于前面的降噪過程，可以手動做高斯處理提高識別率。

/**image 輸入圖像，必須是CV_8U的單通道或者三通道圖像。edges 輸出圖像，與輸入圖像具有相同尺寸的單通道圖像，且數據類型為CV_8U。threshold1 第一個滯后閾值。threshold2 第二個滯后閾值。apertureSize Sobel算子的直徑。L2gradient 計算圖像梯度幅值方法的標志。默認為false**/public static void Canny(Mat image, Mat edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize, boolean L2gradient)

使用

/** * canny算法，邊緣檢測 */ public static Mat canny(Bitmap bitmap) {Mat mSource = new Mat();Utils.bitmapToMat(bitmap, mSource);Mat grayMat = new Mat();Imgproc.cvtColor(mSource,grayMat,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);//轉換成灰度圖Mat mat = mSource.clone();Imgproc.Canny(mSource, mat, 75, 200);return mat; }

獲取圖像最大矩形

/** * 返回邊緣檢測之后的最大矩形,并返回 * * @param cannyMat * Canny之后的mat矩陣 * @return */ public Rect findMaxRect(Mat cannyMat) {Mat tmp = mSource.clone();List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();Mat hierarchy = new Mat();// 尋找輪廓Imgproc.findContours(cannyMat, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);int index = 0;double perimeter = 0;// 找出匹配到的最大輪廓for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { // 最大面積// double area = Imgproc.contourArea(contours.get(i)); //最大周長 MatOfPoint2f source = new MatOfPoint2f(); source.fromList(contours.get(i).toList()); double length = Imgproc.arcLength(source,true); if(length>perimeter){perimeter = length;index = i; }} /** * 參數一：image，待繪制輪廓的圖像。 * * 參數二：contours，待繪制的輪廓集合。 * * 參數三：contourIdx，要繪制的輪廓在contours中的索引，若為負數，表示繪制全部輪廓。 * * 參數四：color，繪制輪廓的顏色。 * * 參數五：thickness，繪制輪廓的線條粗細。若為負數，那么繪制輪廓的內部。 * * 參數六：lineType，線條類型。FILLED LINE_4 4連通 LINE_8 8連通 LINE_AA 抗鋸齒 */Imgproc.drawContours(tmp,contours,index,new Scalar(0.0, 0.0, 255.0),9,Imgproc.LINE_AA);Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(index));//Imgproc.rectangle(tmp, rect, new Scalar(0.0, 0.0, 255.0), 4, Imgproc.LINE_8);showImg(tmp);return rect; } /** * 顯示圖像 * @param mat */ private void showImg(Mat mat){Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(mat.width(), mat.height(), Bitmap.Config.ARGB_8888);Utils.matToBitmap(mat, bitmap);mIvSrc.setImageBitmap(bitmap);mat.release(); }

最終效果圖

獲得矩形坐標點以后，后期可以做裁剪，旋轉之類操作，可以自行研究。

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