Java-OpenCV忽略额外轮廓
我有一个形象: 我想把它裁剪成这本书 我正在使用OpenCV尝试获取图像的控制。一旦我画出来,它看起来像这样。如何忽略图像右侧的额外轮廓?我已经尝试过使用标准偏差的异常值。现在,它获取矩形内的每个点,并将其添加到arraylist中以供以后处理。我有一个点的整体数组列表,还有2个,所以当计算统计分析时,点可以从最小到最大排序 这就是它现在的样子:Java-OpenCV忽略额外轮廓,java,opencv,Java,Opencv,我有一个形象: 我想把它裁剪成这本书 我正在使用OpenCV尝试获取图像的控制。一旦我画出来,它看起来像这样。如何忽略图像右侧的额外轮廓?我已经尝试过使用标准偏差的异常值。现在,它获取矩形内的每个点,并将其添加到arraylist中以供以后处理。我有一个点的整体数组列表,还有2个,所以当计算统计分析时,点可以从最小到最大排序 这就是它现在的样子: 导入java.awt.Point; 导入java.io.IOException; 导入java.util.ArrayList; 导入java.ut
导入java.awt.Point;
导入java.io.IOException;
导入java.util.ArrayList;
导入java.util.List;
导入org.opencv.core.core;
导入org.opencv.core.Mat;
导入org.opencv.core.MatOfPoint;
导入org.opencv.core.MatOfPoint2f;
导入org.opencv.core.Rect;
导入org.opencv.imgcodecs.imgcodecs;
导入org.opencv.imgproc.imgproc;
公共类imtest{
公共静态void main(字符串args[])引发IOException{
String filename=“C:/image.png”;
System.loadLibrary(Core.NATIVE\u LIBRARY\u NAME);
Mat torect=新Mat();
Mat torect1=Imgcodecs.imread(文件名,0);
Imgproc.Canny(torect1,torect,10100);
列表等高线=新的ArrayList();
Imgproc.findContours(torect.clone()、等高线、new Mat()、Imgproc.RETR\u列表、Imgproc.CHAIN\u近似简单);
ArrayList outlie=新的ArrayList();
ArrayList ylist=新的ArrayList();
ArrayList xlist=新的ArrayList();
MatOfPoint2f approxCurve=新的MatOfPoint2f();
//对于找到的每个轮廓
对于(int i=0;i1&xoffset>1)
{
添加(新点(xoffset+x,yoffset+y));
ylist.add(yoffset+y);
xlist.add(xoffset+x);
}
}
}
}
}
}
调整canny阈值控制结果图像中的轮廓量。调整canny阈值控制结果图像中的轮廓量
import java.awt.Point;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.MatOfPoint2f;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class imtest {
public static void main(String args[]) throws IOException{
String filename="C:/image.png";
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
Mat torect=new Mat();
Mat torect1=Imgcodecs.imread(filename,0);
Imgproc.Canny(torect1, torect, 10, 100);
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();
Imgproc.findContours(torect.clone(), contours, new Mat(), Imgproc.RETR_LIST,Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
ArrayList<Point> outlie=new ArrayList<Point>();
ArrayList<Integer> ylist=new ArrayList<Integer>();
ArrayList<Integer> xlist=new ArrayList<Integer>();
MatOfPoint2f approxCurve = new MatOfPoint2f();
//For each contour found
for (int i=0; i<contours.size(); i++)
{
//Convert contours(i) from MatOfPoint to MatOfPoint2f
MatOfPoint2f contour2f = new MatOfPoint2f( contours.get(i).toArray() );
//Processing on mMOP2f1 which is in type MatOfPoint2f
double approxDistance = Imgproc.arcLength(contour2f, true)*0.02;
Imgproc.approxPolyDP(contour2f, approxCurve, approxDistance, true);
//Convert back to MatOfPoint
MatOfPoint points = new MatOfPoint( approxCurve.toArray() );
// Get bounding rect of contour
Rect rect = Imgproc.boundingRect(points);
int xoffset=rect.x;
int yoffset=rect.y;
for (int y = 0; y < rect.height; y++) {
for (int x = 0; x < rect.width; x++) {
if (yoffset>1 & xoffset>1)
{
outlie.add(new Point(xoffset+x,yoffset+y));
ylist.add(yoffset+y);
xlist.add(xoffset+x);
}
}
}
}
}
}