1. 项目背景
本项目旨在开发一个图像处理程序，通过使用计算机视觉技术，能够自动检测图像中物体的尺寸并进行分类。项目利用了开源的计算机视觉库 OpenCV，实现了图像的灰度处理、二值化、轮廓检测、边界框绘制以及尺寸分类等功能。通过这些功能，可以为用户提供一个便捷的工具，用于快速了解图像中物体的大小信息。
2. 技术与工具
- 编程语言： C++
- 主要库： OpenCV（版本1460）
- 开发环境： Visual Studio（版本 2022），Windows 10
- 版本控制： Git
3. 主要功能
本项目的主要功能包括：
- 图像读取与预处理： 从文件系统中读取图像，并将其转换为灰度图像进行后续处理。
- 二值化处理： 应用阈值将灰度图像转换为二值图像，以便进行轮廓检测。
- 轮廓检测与筛选： 使用 OpenCV 提供的轮廓检测函数
findContours，并筛选出最大面积的轮廓。 - 边界框绘制： 对检测到的最大面积轮廓绘制边界框，并计算其尺寸。
- 尺寸分类： 根据边界框的尺寸（宽度和高度），将物体分为大、中、小三类，并输出分类结果。
- 结果显示与保存： 将处理后的图像显示在窗口中，并可以选择保存处理结果。
4. 使用方法
用户可以通过以下步骤使用该项目：
- 准备图像： 将需要处理的图像放置在指定的目录中（例如
../image/）。 - 运行程序： 在开发环境中编译并运行项目，或者直接运行已编译好的可执行文件。
- 查看结果： 程序将依次处理每张图像，检测物体的尺寸并输出分类结果。
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
using namespace cv;
// 函数声明：处理单张图像并输出最大边界框尺寸类别
void processImage(const string& imagePath);
// 函数定义：处理单张图像并输出最大边界框尺寸类别
void processImage(const string& imagePath) {
// 读取图像
Mat image = imread(imagePath);
// 检查图像是否成功读取
if (image.empty()) {
cout << "无法打开或找到图像: " << imagePath << endl;
return; // 返回主函数继续处理下一张图像
}
// 将图像转换为灰度格式
Mat img_gray;
cvtColor(image, img_gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 应用二值化阈值处理
int lower_gray_threshold = 35; // 设置较低的灰度阈值 0
int upper_gray_threshold = 90; // 设置较高的灰度阈值 255
Mat thresh;
threshold(img_gray, thresh, lower_gray_threshold, upper_gray_threshold, THRESH_BINARY);
// 在二值化图像上检测轮廓，使用 RETR_TREE 检索模式
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(thresh, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_NONE);
// 找到最大面积的轮廓
double max_area = 0;
int max_area_index = -1;
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
double area = contourArea(contours[i]);
if (area > max_area) {
max_area = area;
max_area_index = static_cast<int>(i);
}
}
// 如果找到最大面积的轮廓，则绘制其边界框并输出尺寸类别
if (max_area_index != -1) {
Mat image_copy = image.clone();
// 绘制最大面积轮廓
drawContours(image_copy, contours, max_area_index, Scalar(0, 255, 0), 2);
// 获取最大面积轮廓的边界框
Rect bounding_rect = boundingRect(contours[max_area_index]);
// 绘制边界框
rectangle(image_copy, bounding_rect, Scalar(0, 0, 255), 2);
// 获取边界框的中心点
Point center(bounding_rect.x + bounding_rect.width / 2, bounding_rect.y + bounding_rect.height / 2);
// 标注宽度和高度
string text = "Width: " + to_string(bounding_rect.width) + ", Height: " + to_string(bounding_rect.height);
int fontFace = FONT_HERSHEY_SIMPLEX;
double fontScale = 0.5;
int thickness = 1;
int baseline = 0;
Size textSize = getTextSize(text, fontFace, fontScale, thickness, &baseline);
Point textOrg(center.x - textSize.width / 2, center.y + textSize.height / 2);
putText(image_copy, text, textOrg, fontFace, fontScale, Scalar(255, 0, 0), thickness);
// 输出边界框的尺寸
int bounding_width = bounding_rect.width;
int bounding_height = bounding_rect.height;
string size_category;
if (bounding_width >= 2000 && bounding_height >= 2000) {
size_category = "大";
}
else if (bounding_width >= 1000 && bounding_height >= 1000) {
size_category = "中";
}
else {
size_category = "小";
}
cout << "图像: " << imagePath << "，尺寸：" << bounding_width << " x " << bounding_height << "，尺寸类别：" << size_category << endl;
// 显示和保存结果（可选）
// imshow("最大边界框", image_copy);
// string output_filename = "largest_bounding_box_" + to_string(i) + ".jpg";
// imwrite(output_filename, image_copy);
// waitKey(0);
// destroyAllWindows();
}
else {
cout << "在图像 " << imagePath << " 中未找到符合条件的轮廓。" << endl;
}
}
int main() {
// 图像路径列表
vector<string> imagePaths = {
"D:/Project/image/001.jpg",
"D:/Project/image/002.jpg",
"D:/Project/image/003.jpg",
"D:/Project/image/004.jpg",
"D:/Project/image/005.jpg",
"D:/Project/image/006.jpg",
"D:/Project/image/007.jpg",
};
// 遍历处理每张图像
for (const auto& imagePath : imagePaths) {
processImage(imagePath);
}
return 0;
}
