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——《微卡智享》
本文长度为1702字，预计阅读4分钟
前言
前阵子在做方案时，得了几张骨钉的图片，骨科耗材批号效期管理一直是比较麻烦的，贴RFID标签成本太高，所以一般考虑还是OCR的识别比较好，因为本身骨钉的字符是按圆印上去的，直接截取图片进行OCR没法识别，需要经过图像处理后再识别，所以这篇就是学习一下OpenCV的极坐标变换函数。
实现效果
源图像
查找出骨钉后用极坐标变换生成的图像
图像本来就是手机拍的，反光也比较厉害，所以本篇主要就是介绍极坐标变换，最后的OCR识别就不在这个范围内了。
极坐标变换函数
void cv::warpPolar(InputArray src, —原图像，单通道灰度图和三通道彩色图都可
OutputArray dst, —输出图像，与原图像具有相同的数据类型和通道数
Size dsize, —目标图像大小，如图不填这个值或dsize两个值中的某个值
Point2f center, —极坐标变换时原点坐标
double maxRadius, —极坐标系的极半径最大值
int flags ) —插值方法与极坐标映射方法标志。方法之间通过“+”或者“|”号进行连接重点说明：
dsize:目标图像大小，Size(0,0)主要就是填写里面的width和height
-
当width和height两个值均<=0（默认），则目标图像将具有（几乎）相同的源边界圆面积
-
当width>0并且height <= 0,目标图像区域将与边界圆区域按比例缩放
-
当width和height都 > 0, 目标图像将具有给定的大小，因此边界圆的面积将缩放为dsize
flags：插值方法与极坐标映射方法标志
插值方法：图像缩放之后，肯定像素要进行重新计算的，就靠这个参数来指定重新计算像素的方式，一般分为：
-
INTER_NEAREST - 最邻近插值
-
INTER_LINEAR - 双线性插值，如果最后一个参数你不指定，默认使用这种方法
-
INTER_AREA -区域插值
-
INTER_CUBIC - 4x4像素邻域内的双立方插值
-
INTER_LANCZOS4 - 8x8像素邻域内的Lanczos插值
这个我们一般都默认为INTER_LINEAR - 双线性插值即可。
极坐标映射方法里面就三个，主要是极坐标变换、半对数极坐标变换和逆变换。
-
WARP_POLAR_LINEAR - 极坐标变换
-
WARP_POLAR_LOG - 半对数极坐标变换
-
WARP_INVERSE_MAP - 逆变换
核心来说其实就是两个极坐标变换和半对数极坐标变换，它们两个都是由圆变换为矩形，而逆变换就是针对两种变换由矩形再转为圆。逆变换在原来的flags后面用“+”连接即可。
warpPolar的起始位置和图像旋转角度
极坐标变换的起始位置默认就是3点钟的方向，上图中用蓝色箭头指的就是开始的位置，从3点钟方向顺时针来进行变换。
生成的矩形默认是向下垂直排列的，按我们自己的习惯肯定还需要将图像进行旋转，所以转换完后需要用rotate做一个图像的旋转。
代码如下：
//极坐标变换
//参数 flags=INTER_LINEAR 双线性插值
Mat warpPolarMat(Mat src, int flags = INTER_LINEAR + WARP_POLAR_LINEAR) {
// 圆心坐标
Point2f center = Point2f(src.cols / 2, src.rows / 2);
// 圆的半径
double maxRadius = min(center.y, center.x) - 1;
// 圆的周长
int circumference = maxRadius * 2 * 3.14;
//输出图像
Mat dst;
// 极坐标变换, Size()表示OpenCV根据输入自行决定输出图像尺寸
warpPolar(src, dst, Size(0, 0), center, maxRadius, flags);
// 改变结果方向
rotate(dst, dst, ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE);
return dst;
}
实现思路及完整代码
| # | 实现步骤 |
|---|---|
| 1 | 图像简单处理（灰度图、中值滤波） |
| 2 | 霍夫圆检测获取到图像中的骨钉 |
| 3 | 将获取到的圆每个分别截取出来进行极坐标变换显示出来 |
完整代码
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
//显示窗口设置
//参数 img 显示的图像源，
// winname 显示的窗口名称,
// pointx 显示的坐标x
// pointy 显示的坐标y
void setshowwindow(Mat img, string winname, int pointx, int pointy)
{
//设置显示窗口
namedWindow(winname, WindowFlags::WINDOW_NORMAL);
//设置图像显示大小
resizeWindow(winname, img.size());
//设置图像显示位置
moveWindow(winname, pointx, pointy);
}
//极坐标变换
//参数 flags=INTER_LINEAR 双线性插值
Mat warpPolarMat(Mat src, int flags = INTER_LINEAR + WARP_POLAR_LINEAR) {
// 圆心坐标
Point2f center = Point2f(src.cols / 2, src.rows / 2);
// 圆的半径
double maxRadius = min(center.y, center.x) - 1;
// 圆的周长
int circumference = maxRadius * 2 * 3.14;
//输出图像
Mat dst;
// 极坐标变换, Size()表示OpenCV根据输入自行决定输出图像尺寸
warpPolar(src, dst, Size(0, 0), center, maxRadius, flags);
// 改变结果方向
rotate(dst, dst, ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE);
return dst;
}
int main(int argc, char** argv) {
//测试图片文件
string testfile = "E:/DCIM/imagetest/06.png";
//读取图片
Mat src = imread(testfile);
//修改图片大小
setshowwindow(src, "src", 50, 200);
imshow("src", src);
//灰度图
Mat gray;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
//中值滤波
medianBlur(gray, gray, 9);
//霍夫圆检测
vector<Vec3f> circles;
HoughCircles(gray, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, 50, 100, 100);
//绘制检测到的圆型
for (size_t i = 0; i < circles.size(); ++i) {
Vec3f item = circles[i];
//绘制检测到的圆
circle(src, Point(item[0], item[1]), item[2], Scalar(0, 0, 255));
//根据圆点和半径生成矩形
Rect rect = Rect(Point(item[0] - item[2], item[1] - item[2]), Point(item[0] + item[2], item[1] + item[2]));
//截图到当前圆的图像
Mat rectsrc = src(rect);
//极坐标变换
Mat rectdst, showmat;
rectdst = warpPolarMat(rectsrc);
//设置当前圆显示位置
String title = "circle" + to_string(i);
String title2 = "roi" + to_string(i);
if ((i % 2) == 0) {
setshowwindow(rectsrc, title, 50, rectsrc.rows * (i / 2) + 2);
setshowwindow(rectdst, title2, 50 + rectsrc.cols + 2, rectsrc.rows * (i / 2) + 2);
}
else {
setshowwindow(rectsrc, title, (rectsrc.rows + rectdst.rows) * 2 , rectsrc.rows * (i / 2) + (i % 2) + 2);
setshowwindow(rectdst, title2, (rectsrc.rows + rectdst.rows) *2 + rectsrc.rows , rectsrc.rows * (i / 2) + (i % 2) + 2);
}
imshow(title, rectsrc);
imshow(title2, rectdst);
}
waitKey();
return 0;
}完
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