Question

嘿，我正在进行过去两周的道路标志检测项目，我遇到了从图像中检测椭圆的主要问题。任何人都告诉我如何处理这个问题!!!你可以看到结果和code.Thanks

Road sign Detection

    vector<vector<Point> > contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;

    findContours(GreyImage, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        Mat pointsf;
        Mat(contours[i]).convertTo(pointsf, CV_32F);
        RotatedRect box = fitEllipse(pointsf);
        ellipse(OrignalImg, box, Scalar(0, 0, 255), 1, 8);
     }

Answer 1

来自OpenCV文档：http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html?highlight=fitellipse#fitellipse

该函数计算最适合（在最小二乘意义上）一组2D点的椭圆。

只要你传递一个轮廓，它就会适合一个椭圆。这是什么意思？好吧考虑一下积分清单。如果我通过了表示矩形（角落）的点，则可能的输出将是绘制的椭圆。

Fitted ellipse to rectangle Least squares fit

上面的矩形实际上会找到一个椭圆，以便没有错误＆＃39;因为它适合使用矩形的角落。在其他情况下，它将尝试找到适合减少误差的椭圆（例如在带有多边形的图像中）。没关系，只要你传递图像中接近椭圆的轮廓。

轮廓（由findContours返回）定义为分隔区域的线条。这些区域可以是正方形，三角形或几乎任何形状。您将这些轮廓传递给fitEllipse函数;也就是说，你制作一个通过这些轮廓的椭圆，无论这些轮廓是否实际代表椭圆。

正如@Micka所说，在尝试制作（拟合）椭圆之前，您需要检查给定轮廓是否实际上是椭圆。可以使用各种方法在StackOverflow中找到示例，例如HoughCircles，MatchShape，HuTransforms和RANSAC：

opencv c ++中椭圆检测的模糊性

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