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Opencv图像处理之轮廓外背景颜色改变

耿建弼
2023-03-14
本文向大家介绍Opencv图像处理之轮廓外背景颜色改变,包括了Opencv图像处理之轮廓外背景颜色改变的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下

本文实例为大家分享了Opencv轮廓外背景颜色改变的具体代码,供大家参考,具体内容如下

自行学习弄得简单代码,使用了图像中的轮廓发现以及提取,再绘制出来,改变轮廓外的像素

首先,头文件,写的比较多,没用的可以自己去除

#include <opencv2/core/core.hpp> 
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp> 
#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/opencv.hpp> 

//命名空间
using namespace cv;
using namespace std;
//图片数据名字,原图,灰度图,二值图,直方图
Mat src,src_gray,dst,src_equ;
//声明一个函数,建立滑动条
static void on_trackbar(int, void*);

主函数

int main(int argc, char** argv)
{
  //图片读入
  src = imread("D:\\PersonWork\\OpenCV\\program\\picture data\\0400.bmp");

  //判断是否存在
  if (!src.data)
  {
    cout << "Image no find,error!" << endl;
  }

  //灰度转换
  cvtColor(src,src_gray, CV_BGR2GRAY);

  //原图窗口,显示
  namedWindow("原图", 0);
  imshow("原图", src);

  //二值图窗口
  namedWindow("二值图", 0);

  // 滑动条  
  int nThreshold = 120;
  createTrackbar("graybar", "二值图", &nThreshold, 255,on_trackbar); 
  on_trackbar(nThreshold, 0);

  waitKey(0);
  destroyWindow("原图");
  destroyWindow("二值图");
  destroyWindow("result");
  return 0;
}

回调函数

static void on_trackbar(int pos, void*)
{

  //二值化
  threshold(src_gray, dst, pos, 255, CV_THRESH_BINARY);
  imshow("二值图", dst);

  //直方均匀化
  equalizeHist(dst, src_equ);

  //识别轮廓
  vector<vector<Point>> contours;
  vector<Vec4i> hierarchy;
  findContours(src_equ, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE);    

  //轮廓数量,可没有
  //int len=contours.size();
  //cout<<len<<endl;

  //将图拷贝,进行遍历图片每个像素
  Mat secImg = src_gray.clone();
  const int np =secImg.rows * secImg.channels();
  const int nr = secImg.rows;
  for(int j=0;j<nr;j++){
    uchar *sdata = secImg.ptr<uchar>(j);
    for(int i=0;i<np;i++){

      //判断是否在轮廓上或者外面,如果在便将像素变为255,即白色,因为这里需要的是最外轮廓,所以为contours[0],如果还需要别的,contours[i],i 可以取其他值
      if (pointPolygonTest(contours[0],Point(i,j),false) != 1)
        sdata[i]=255;
       }   
    }
  }

  //result窗口以及显示结果
  namedWindow("result",0);
  imshow("result",secImg);

}

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小牛知识库。

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