如何从opencv.js查找角向量_Opencv_Opencv Contour

如何从opencv.js查找角向量

opencv

如何从opencv.js查找角向量,opencv,opencv-contour,Opencv,Opencv Contour,这是我代码的一部分 export default class Comp extends Component { onChange = async evt => { const { files } = evt.target const reader = new FileReader() reader.onload = (e) => this.refs.preview.src = e.target.result reader.readAsDataURL

这是我代码的一部分

export default class Comp extends Component {
  onChange = async evt => {
    const { files } = evt.target
    const reader = new FileReader()
    reader.onload = (e) => this.refs.preview.src = e.target.result
    reader.readAsDataURL(files[0])

    this.refs.preview.onload = () => {
      let src = cv.imread(this.refs.preview)
      let dst = new cv.Mat()

      cv.cvtColor(src, src, cv.COLOR_RGB2GRAY, 0)
      cv.threshold(src, src, 180, 300, cv.THRESH_BINARY)

      let largest_area = 0
      let largest_contour_index = 0

      let dst1 = cv.Mat.zeros(src.rows, src.cols, cv.CV_8UC3)
      let contours = new cv.MatVector()
      let hierarchy = new cv.Mat()

      cv.findContours(src, contours, hierarchy, cv.RETR_CCOMP, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

      for (let i = 0; i < contours.size(); ++i) {
        let color = new cv.Scalar(255, 0, 0)
        let color2 = new cv.Scalar(0, 255, 0)
        let area = cv.contourArea(contours.get(i))
        if (area > largest_area) {
          largest_area = area
          largest_contour_index = i
          cv.drawContours(dst1, contours, i, color, 5, cv.LINE_8)
        }
      }

      cv.imshow('processed', dst1)
      src.delete()
      dst.delete()
      dst1.delete()
    }
  }

  render() {
    return (
      <div>
        <form action="">
          <input type="file" onChange={this.onChange} />
        </form>
        <div className='flex'>
          <div className='flex-1'>
            <img ref='preview' id='preview' style={{ width: '100%' }} />
          </div>
          <div className='flex-1'>
            <canvas id='processed' />
            <img ref='processed' style={{ width: '100%' }} />
          </div>
        </div>
      </div>
    )
  }
}

结果是

我想获取这些等高线数据并进行透视变换，然后将其保存到db。

我假设您使用的是Java。我的技术不是很好，我的核心是C++，Python也可以。p> 无论如何我都会尽力帮忙的

vector<vector<Point> > contours;

然后可以选择使用三维或二维变换。用于三维可视化/AR its

var cm = new cv.Mat(3,3,cv.CV_32FC1,new cv.Scalar())
\\plz find it. this is just a sample. find camera matrix and do unistort
var rvec
var tvec
cv.solvePnP( vv, imageP, cm, new cv.Mat(), rvec, tvec, false, cv.SOLVEPNP_P3P )

然后你有矩阵

然后应用变换

但我想你可能只是在做那些文书工作，你只需要二维变换，然后就可以了

Mat H = Calib3d.findHomography( objMat, sceneMat, Calib3d.RANSAC, ransacReprojThreshold );
        //-- Get the corners from the image_1 ( the object to be "detected" )
        Mat objCorners = new Mat(4, 1, CvType.CV_32FC2), sceneCorners = new Mat();
        float[] objCornersData = new float[(int) (objCorners.total() * objCorners.channels())];
        objCorners.get(0, 0, objCornersData);
        objCornersData[0] = 0;
        objCornersData[1] = 0;
        objCornersData[2] = imgObject.cols();
        objCornersData[3] = 0;
        objCornersData[4] = imgObject.cols();
        objCornersData[5] = imgObject.rows();
        objCornersData[6] = 0;
        objCornersData[7] = imgObject.rows();
        objCorners.put(0, 0, objCornersData);
        Core.perspectiveTransform(objCorners, sceneCorners, H);
        float[] sceneCornersData = new float[(int) (sceneCorners.total() * sceneCorners.channels())];
        sceneCorners.get(0, 0, sceneCornersData);

DB我不是很熟悉。我只擅长使用旧的基于C.net的方法。其他人从不接触。但是一旦你有了图像，只需在数据库中为你的图像做推送。应该没什么问题

编辑您可以按照下面的链接进行实施

选择Java版本

你只需要从这两个链接复制代码。你可以走了。Java是最乏味的学习方式。假设C++是使用java的，所以C++或Python是一个更好的选择。我的技术不是很好，我的核心是C++，Python也可以。p> 无论如何我都会尽力帮忙的

vector<vector<Point> > contours;