Android+OpenCv4实现边缘检测及轮廓绘制出图像最大边缘

实现步骤： 图像灰度化 边缘检测 根据Canny检测得出来的Mat寻找轮廓 算出最大轮廓周长or面积 根据获取到的最大轮廓下标进行轮廓绘制 画出最大矩形，并返回RectCanny边缘检测

基于Canny算法的边缘检测主要有5个步骤，依次是高斯滤波、像素梯度计算、非极大值像素梯度抑制、滞后阈值处理和孤立弱边缘抑制。Canny在有噪声的情况下表现好不好，取决于前面的降噪过程，可以手动做高斯处理提高识别率。

/**image 输入图像，必须是CV_8U的单通道或者三通道图像。edges 输出图像，与输入图像具有相同尺寸的单通道图像，且数据类型为CV_8U。threshold1 第一个滞后阈值。threshold2 第二个滞后阈值。apertureSize Sobel算子的直径。L2gradient 计算图像梯度幅值方法的标志。默认为false**/public static void Canny(Mat image, Mat edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize, boolean L2gradient)

使用

/** * canny算法，边缘检测 */ 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);//转换成灰度图Mat mat = mSource.clone();Imgproc.Canny(mSource, mat, 75, 200);return mat; }

获取图像最大矩形

/** * 返回边缘检测之后的最大矩形,并返回 * * @param cannyMat * Canny之后的mat矩阵 * @return */ public Rect findMaxRect(Mat cannyMat) {Mat tmp = mSource.clone();List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();Mat hierarchy = new Mat();// 寻找轮廓Imgproc.findContours(cannyMat, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);int index = 0;double perimeter = 0;// 找出匹配到的最大轮廓for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { // 最大面积// double area = Imgproc.contourArea(contours.get(i)); //最大周长 MatOfPoint2f source = new MatOfPoint2f(); source.fromList(contours.get(i).toList()); double length = Imgproc.arcLength(source,true); if(length>perimeter){perimeter = length;index = i; }} /** * 参数一：image，待绘制轮廓的图像。 * * 参数二：contours，待绘制的轮廓集合。 * * 参数三：contourIdx，要绘制的轮廓在contours中的索引，若为负数，表示绘制全部轮廓。 * * 参数四：color，绘制轮廓的颜色。 * * 参数五：thickness，绘制轮廓的线条粗细。若为负数，那么绘制轮廓的内部。 * * 参数六：lineType，线条类型。FILLED LINE_4 4连通 LINE_8 8连通 LINE_AA 抗锯齿 */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; } /** * 显示图像 * @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(); }

最终效果图

获得矩形坐标点以后，后期可以做裁剪，旋转之类操作，可以自行研究。

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