C++ 使用Opencv和C++；查找可能自相交的非常小对象的区域
如何计算非常小的对象的面积，有时面积为2像素？MATLAB的regionprops（）似乎做得很好，对于一个点，它将返回甚至为1的值。关于这个问题，我读了很多书，每个人似乎都在警告不要使用自相交的轮廓线，但在这方面没有其他选择。以下是我的代码示例：C++ 使用Opencv和C++；查找可能自相交的非常小对象的区域,c++,opencv,contour,area,self-intersection,C++,Opencv,Contour,Area,Self Intersection,如何计算非常小的对象的面积，有时面积为2像素？MATLAB的regionprops（）似乎做得很好，对于一个点，它将返回甚至为1的值。关于这个问题，我读了很多书，每个人似乎都在警告不要使用自相交的轮廓线，但在这方面没有其他选择。以下是我的代码示例： void cMcDetect::shapeFeats(vector<Point> contours, const cv::Mat &img) { // % Area, Compactness, Orientation, E
void cMcDetect::shapeFeats(vector<Point> contours, const cv::Mat &img)
{
// % Area, Compactness, Orientation, Eccentricity, Solidity
double A, C, O=NAN, E, S;
vector<Point> ch; convexHull(contours, ch);
Moments mu = moments(contours,0);
double CHA = contourArea(ch);
A=contourArea(contours); // Object Area
S = A/CHA; // Solidity
E = (mu.m20+mu.m02 + sqrt( pow(mu.m20-mu.m02,2)+4*pow(mu.m11,2) ))/ // Eccentricity
(mu.m20+mu.m02 - sqrt( pow(mu.m20-mu.m02,2)+4*pow(mu.m11,2) ));
Rect boundrect = boundingRect(contours); // Compactness
C = A/(boundrect.width*boundrect.height);
if(contours.size()>=5){
RotatedRect rotrect = fitEllipse(contours); // Orientation
O = rotrect.angle;
}
printf("%f %f %f %f %f\n",A, C, O, E, S);
}
void cMcDetect:：shapefeat（矢量轮廓、常量cv:：Mat和img）
{
//面积百分比、压实度、方向、偏心率、坚固度
双A，C，O=NAN，E，S；
向量ch；凸形（轮廓，ch）；
力矩mu=力矩（等高线，0）；
双CHA=轮廓面积（ch）；
A=轮廓区域（轮廓）；//对象区域
S=A/CHA；//坚固性
E=（mu.m20+mu.m02+sqrt（pow（mu.m20-mu.m02,2）+4*pow（mu.m11,2））///
（mu.m20+mu.m02-sqrt（pow（mu.m20-mu.m02,2）+4*pow（mu.m11,2））；
Rect boundrect=boundingRect（等高线）；//紧致度
C=A/（边界矩形宽度*边界矩形高度）；
如果（等高线.size（）>=5）{
RotatedRect rotrect=FIT椭圆（轮廓）；//方向
O=旋转直角；
}
printf（“%f%f%f%f%f\n”，A、C、O、E、S）；
}