Question

我正在尝试使用opencv检测图像中的椭圆。我找到了包括椭圆和其他一些轮廓的轮廓。

有关如何检查哪些轮廓为椭圆的建议？

Answer 1

如果我理解正确，你已经检测到轮廓，其中一些是椭圆形而另一些则不是，你希望能够决定哪些是椭圆形。这样对吗？如果是，我建议使用cv::fitEllipse()。文档说它使椭圆适合点矢量，因此R平方是最小的。不幸的是，该函数没有明确返回R平方值。你可以自己实现它......

作为一种解决方法，您还可以使用以下内容：

获取轮廓C
将椭圆E安装到C
将E与C进行比较。

要比较它们，您可以使用片刻（参见cv::moments()和cv::matchShapes()）。不过，我不认为你在这里需要不变的时刻。

或者，您可以绘制C和E，找出表面重叠的比例。

Answer 2

fitEllipse给我们RotatedRect。

我们可以使用可以转换为圆形的椭圆特定属性。

double is_ellipse( std::vector<cv::Point>  const& cloud, RotatedRect const& rr )
{
    double distance =0;

    for( auto const& point: cloud )
    {
        Point2f unit;
        unit.x = ( ( rr.center.x - point.x  ) * cos( - rr.angle*(3.1415926/180) ) -  ( rr.center.y - point.y  ) * sin( - rr.angle*(3.1415926/180) ) ) * 2 / rr.size.width ;
        unit.y = ( ( rr.center.x - point.x  ) * sin( - rr.angle*(3.1415926/180) ) +  ( rr.center.y - point.y  ) * cos( - rr.angle*(3.1415926/180) ) ) * 2 / rr.size.height;

        double len = sqrt( unit.x* unit.x +  unit.y * unit.y );
        distance += fabs( 1- len );
    }
    return distance / cloud.size();
}

这里用于计算圆的边界的平均距离。很容易修改一些其他统计函数，如：max，deviation。

Answer 3

@Ahsan - 您必须遍历所有轮廓并尝试拟合椭圆。如果您发现曲线拟合数学很困难，那么短路线将是

像 - 遍历每个轮廓 - 丢弃非凸轮廓 - 现在制作当前轮廓的蒙版，并使用cv :: matchShapes函数进行shapeMatching。

如何检查轮廓是否为椭圆？

3 个答案: