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C#使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形
出品 | 脚本之家（ID：jb51net）
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前言
2
准备工作
3
使用OPenCV剪切矩形
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.Structure;
using System.Drawing;
using System.Windows.Forms;
然后编写矩形剪切函数——CutRectangleImage。
函数里，我们先将图像进行缩放，这样可以有效的减少检测到的矩形数量。
再将图片处理成灰度模式，然后再高斯模糊，再边缘化。
然后，我们就可以在图片里查找图形轮廓了，当轮廓有三个顶点，那么它是三角形，如果有四个顶点，那么它是四边形；我们要截取矩形，所以这里要加一个角度的判断，四个角必须都在80-100度之间。
取到了顶点后，在依据顶点剪切图片就可以了。
下面是截取矩形的代码，代码中只截取了宽度最大的那个矩形。
public void CutRectangleImage(string imagePath)
{
Image<Bgr, Byte> src = new Image<Bgr, byte>(imagePath);
int scale = 1;
if (src.Width > 500)
{
scale = 2;
}
if (src.Width > 1000)
{
scale = 10;
}
if (src.Width > 10000)
{
scale = 100;
}
var size = new Size(src.Width / scale, src.Height / scale);
Image<Bgr, Byte> srcNewSize = new Image<Bgr, byte>(size);
CvInvoke.Resize(src, srcNewSize, size);
//将图像转换为灰度
UMat grayImage = new UMat();
CvInvoke.CvtColor(srcNewSize, grayImage, ColorConversion.Bgr2Gray);
//使用高斯滤波去除噪声
CvInvoke.GaussianBlur(grayImage, grayImage, new Size(3, 3), 3);
UMat cannyEdges = new UMat();
CvInvoke.Canny(grayImage, cannyEdges, 60, 180);//通过边缘化，然后取出轮廓
#region 取三角形和矩形的顶点坐标
List<Triangle2DF> triangleList = new List<Triangle2DF>();
List<RotatedRect> boxList = new List<RotatedRect>(); //旋转的矩形框
using (VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint())
{
CvInvoke.FindContours(cannyEdges, contours, null, RetrType.List, ChainApproxMethod.ChainApproxSimple);
int count = contours.Size;
for (int i = 0; i < count; i++)
{
using (VectorOfPoint contour = contours[i])
using (VectorOfPoint approxContour = new VectorOfPoint())
{
CvInvoke.ApproxPolyDP(contour, approxContour, CvInvoke.ArcLength(contour, true) * 0.08, true);
//仅考虑面积大于50的轮廓
if (CvInvoke.ContourArea(approxContour, false) > 50)
{
if (approxContour.Size == 3) //轮廓有3个顶点：三角形
{
System.Drawing.Point[] pts = approxContour.ToArray();
triangleList.Add(new Triangle2DF(pts[0], pts[1], pts[2]));
}
else if (approxContour.Size == 4) //轮廓有4个顶点
{
#region 检测角度，如果角度都在 [80, 100] 之间，则为矩形
bool isRectangle = true;
System.Drawing.Point[] pts = approxContour.ToArray();
LineSegment2D[] edges = Emgu.CV.PointCollection.PolyLine(pts, true);
for (int j = 0; j < edges.Length; j++)
{
double angle = Math.Abs(edges[(j + 1) % edges.Length].GetExteriorAngleDegree(edges[j]));
if (angle < 80 || angle > 100)
{
isRectangle = false;
break;
}
}
#endregion
if (isRectangle) boxList.Add(CvInvoke.MinAreaRect(approxContour));
}
}
}
}
}
#endregion
#region 保存剪切的最大的矩形图片
Rectangle rectangle = new Rectangle(0, 0, src.Width, src.Height);
int maxWidth = 0;
//boxList = boxList.Where(p => p.Size.Width > 300).ToList();
for (int i = 0; i < boxList.Count(); i++)
{
RotatedRect box = boxList[i];
Rectangle rectangleTemp = box.MinAreaRect();
//这里对取到的顶点坐标进行了加宽，因为矩形可能存在角度，这里没有进行角度旋转，所以加宽了取值范围就可以取到完整的图了
rectangleTemp = new Rectangle(rectangleTemp.X * scale, rectangleTemp.Y * scale, rectangleTemp.Width * scale + scale, rectangleTemp.Height * scale + scale);
//取最大的矩形图片
if (rectangleTemp.Width > maxWidth)
{
maxWidth = rectangleTemp.Width;
rectangle = rectangleTemp;
}
}
src.Draw(rectangle, new Bgr(System.Drawing.Color.Red), 4);//在图片中画线
CvInvoke.Imwrite("原始图片.bmp", src); //保存原始图片
CvInvoke.cvSetImageROI(src.Ptr, rectangle);//设置兴趣点—ROI（region of interest ）
var clone = src.Clone();
CvInvoke.Imwrite("剪切的矩形图片.bmp", clone); //保存结果图
#endregion
src.Dispose();
srcNewSize.Dispose();
grayImage.Dispose();
}
然后编写一个打开文件的函数，在成功打开文件后调用CutRectangleImage。
private void btnRectangle_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
System.Windows.Forms.OpenFileDialog frm = new System.Windows.Forms.OpenFileDialog();
frm.Filter = "(*.jpg,*.png,*.jpeg,*.bmp,*.gif)|*.jgp;*.png;*.jpeg;*.bmp;*.gif|All files(*.*)|*.*";
if (frm.ShowDialog() == System.Windows.Forms.DialogResult.OK)
{
CutRectangleImage(frm.FileName);
}
}
然后运行项目，点击剪切矩形文件。
然后到debug文件夹下，查看结果。
测试结果如下图所示：
4
使用OPenCV剪切圆形
编写矩形剪切函数——CutCircleImage。
函数里，我们依然先将图像进行缩放，为了有效的减少检测到的圆形数量。
再将图片处理成灰度模式，然后再高斯模糊。
然后再使用霍夫圆检测函数，获取圆的圆心和半径。
最后再根据圆心和半径计算出最小矩形，然后将圆剪切并保存。
代码如下：
public void CutCircleImage(string imagePath)
{
Image<Bgr, Byte> src = new Image<Bgr, byte>(imagePath);
int scale = 1;
if (src.Width > 500)
{
scale = 2;
}
if (src.Width > 1000)
{
scale = 10;
}
if (src.Width > 10000)
{
scale = 100;
}
var size = new Size(src.Width / scale, src.Height / scale);
Image<Bgr, Byte> srcNewSize = new Image<Bgr, byte>(size);
CvInvoke.Resize(src, srcNewSize, size);
//将图像转换为灰度
UMat grayImage = new UMat();
CvInvoke.CvtColor(srcNewSize, grayImage, ColorConversion.Bgr2Gray);
//使用高斯滤波去除噪声
CvInvoke.GaussianBlur(grayImage, grayImage, new Size(3, 3), 3);
//霍夫圆检测
CircleF[] circles = CvInvoke.HoughCircles(grayImage, HoughModes.Gradient, 2.0, 200.0, 100.0, 180.0, 5);
Rectangle rectangle = new Rectangle();
float maxRadius = 0;
foreach (CircleF circle in circles)
{
var center = circle.Center;//圆心
var radius = circle.Radius;//半径
if (radius > maxRadius)
{
maxRadius = radius;
rectangle = new Rectangle((int)(center.X - radius) * scale,
(int)(center.Y - radius) * scale,
(int)radius * 2 * scale + scale,
(int)radius * 2 * scale + scale);
}
srcNewSize.Draw(circle, new Bgr(System.Drawing.Color.Blue), 4);
}
CvInvoke.Imwrite("原始图片.bmp", srcNewSize); //保存原始图片
if (maxRadius == 0)
{
MessageBox.Show("没有圆形");
}
CvInvoke.cvSetImageROI(srcNewSize.Ptr, rectangle);//设置兴趣点—ROI（region of interest ）
var clone = srcNewSize.Clone();
CvInvoke.Imwrite("剪切的圆形图片.bmp", clone); //保存结果图
src.Dispose();
srcNewSize.Dispose();
grayImage.Dispose();
}
运行项目进行测试，结果如下：
到此，C#使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形就已经介绍完了。
代码已经传到Github上了，欢迎大家下载。
Github地址：https://github.com/kiba518/OpenCv_CutImage
本文作者：kiba518，全栈.Net软件工程师
声明：本文为 脚本之家专栏作者 投稿，未经允许请勿转载。
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