简易颜色辨别并跟踪,绘制矩形

H5游戏开发:一笔画

2017/11/07 · HTML5 ·
游戏

初稿出处: 坑坑洼洼实验室   

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简易颜色辨别并跟踪,绘制矩形。此次来我们用opencv来落到实处识别跟踪蓝色物体并回到地点坐标的意义。

在第三章中(canvas学习统计三:绘制路径-线段)大家坚实Canvas绘图环境中多少属于立即绘制图形方法,有些绘图方法是依据路径的。

在第三章中(canvas学习总括三:绘制路径-线段)我们升高Canvas绘图环境中微微属于立即绘制图形方法,有些绘图方法是按照路径的。

H5游戏开发:一笔画

by leeenx on 2017-11-02

一笔画是图论[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%BE%E8%AE%BA)中一个尽人皆知的题材,它源点于柯海牙堡七桥题材[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9F%AF%E5%B0%BC%E6%96%AF%E5%A0%A1%E4%B8%83%E6%A1%A5%E9%97%AE%E9%A2%98)。数学家欧拉在她1736年登载的杂谈《柯瓦伦西亚堡的七桥》中不但解决了七桥难点,也提议了一笔画定理,顺带解决了一笔画难题。用图论的术语来说,对于一个加以的连通图[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%BF%9E%E9%80%9A%E5%9B%BE)存在一条恰好含有所有线段并且没有再次的门径,那条路线就是「一笔画」。

追寻连通图那条路线的进程就是「一笔画」的嬉戏经过,如下:

皇家赌场手机版 2

该意义分为两片段,识别颜色,跟踪颜色。

马上绘制图形方法仅有七个strokeRect(),fillRect(),多个主意都是用来绘制矩形的。

当即绘制图形方法仅有五个strokeRect(),fillRect(),五个形式都是用来绘制矩形的。

打闹的贯彻

「一笔画」的完结不复杂,作者把已毕进度分成两步:

  1. 底图绘制
  2. 互相绘制

「底图绘制」把连通图以「点线」的花样显得在画布上,是一日游最不难完结的有的;「交互绘制」是用户绘制解题路径的进程,这一个进度会重视是处理点与点动态成线的逻辑。

要想完结颜色的鉴别,大家要开拓视频头,读取捕获的图像。将图像的水彩通道转化为HSV,设置拔取的一定颜色的参数。使用inRange函数将图像转变为二值图,其中紫色部分显得为白色,其他为绿色。

Canvas的API提供了如下七个办法,分别用于矩形的清除,描边与填充

Canvas的API提供了如下七个艺术,分别用于矩形的破除,描边与填充

底图绘制

「一笔画」是多关卡的娱乐格局,作者决定把关卡(连通图)的定制以一个配置接口的形式对外揭示。对外暴露关卡接口必要有一套描述连通图形状的正经,而在作者面前有七个挑选:

  • 点记法
  • 线记法

举个连通图 —— 五角星为例来说一下那四个挑选。

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点记法如下:

JavaScript

levels: [ // 当前关卡 { name: “五角星”, coords: [皇家赌场手机版, {x: Ax, y: Ay}, {x:
Bx, y: By}, {x: Cx, y: Cy}, {x: Dx, y: Dy}, {x: Ex, y: Ey}, {x: Ax, y:
Ay} ] } … ]

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levels: [
// 当前关卡
{
name: "五角星",
coords: [
{x: Ax, y: Ay},
{x: Bx, y: By},
{x: Cx, y: Cy},
{x: Dx, y: Dy},
{x: Ex, y: Ey},
{x: Ax, y: Ay}
]
}
]

简易颜色辨别并跟踪,绘制矩形。线记法如下:

JavaScript

levels: [ // 当前关卡 { name: “五角星”, lines: [ {x1: Ax, y1: Ay, x2:
Bx, y2: By}, {x1: Bx, y1: By, x2: Cx, y2: Cy}, {x1: Cx, y1: Cy, x2: Dx,
y2: Dy}, {x1: Dx, y1: Dy, x2: Ex, y2: Ey}, {x1: Ex, y1: Ey, x2: Ax, y2:
Ay} ] } ]

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levels: [
// 当前关卡
{
name: "五角星",
lines: [
{x1: Ax, y1: Ay, x2: Bx, y2: By},
{x1: Bx, y1: By, x2: Cx, y2: Cy},
{x1: Cx, y1: Cy, x2: Dx, y2: Dy},
{x1: Dx, y1: Dy, x2: Ex, y2: Ey},
{x1: Ex, y1: Ey, x2: Ax, y2: Ay}
]
}
]

「点记法」记录关卡通关的一个答案,即端点要按自然的逐条存放到数组
coords中,它是有序性的记录。「线记法」通过两点描述连通图的线条,它是无序的记录。「点记法」最大的优势是展现更简明,但它必须记录一个合格答案,作者只是关卡的搬运工不是关卡创设者,所以作者最后选项了「线记法」。:)

代码:

  • clearRect(x, y, w, h):
    清除指定区域,使其为全透明
  • strokeRect(x, y, w, h):
    绘制一个描边的矩形
  • fillRect(x, y, w, h):
    绘制一个填写的矩形
  • clearRect(x, y, w, h):
    清除指定区域,使其为全透明
  • strokeRect(x, y, w, h):
    绘制一个描边的矩形
  • fillRect(x, y, w, h):
    绘制一个填写的矩形

相互绘制

在画布上制图路径,从视觉上实属「选取或接二连三连通图端点」的进度,那么些进度要求缓解2个难点:

  • 手指下是或不是有端点
  • 当选点到待选中点之间是或不是成线

采访连通图端点的坐标,再监听手指滑过的坐标能够通晓「手指下是或不是有点」。以下伪代码是采访端点坐标:

JavaScript

// 端点坐标音讯 let coords = []; lines.forEach(({x1, y1, x2, y2})
=> { // (x1, y1) 在 coords 数组不设有 if(!isExist(x1, y1))
coords.push([x1, y1]); // (x2, y2) 在 coords 数组不存在
if(!isExist(x2, y2)) coords.push([x2, y2]); });

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// 端点坐标信息
let coords = [];
lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => {
// (x1, y1) 在 coords 数组不存在
if(!isExist(x1, y1)) coords.push([x1, y1]);
// (x2, y2) 在 coords 数组不存在
if(!isExist(x2, y2)) coords.push([x2, y2]);
});

以下伪代码是监听手指滑动:

JavaScript

easel.addEventListener(“touchmove”, e => { let x0 =
e.targetTouches[0].pageX, y0 = e.targetTouches[0].pageY; // 端点半径
—— 取连通图端点半径的2倍,升高活动端体验 let r = radius * 2;
for(let [x, y] of coords){ if(Math.sqrt(Math.pow(x – x0, 2) +
Math.pow(y – y0), 2) <= r){ // 手指下有端点,判断是或不是连线
if(canConnect(x, y)) { // todo } break; } } })

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easel.addEventListener("touchmove", e => {
let x0 = e.targetTouches[0].pageX, y0 = e.targetTouches[0].pageY;
// 端点半径 —— 取连通图端点半径的2倍,提升移动端体验
let r = radius * 2;
for(let [x, y] of coords){
if(Math.sqrt(Math.pow(x – x0, 2) + Math.pow(y – y0), 2) <= r){
// 手指下有端点,判断能否连线
if(canConnect(x, y)) {
// todo
}
break;
}
}
})

在未绘制任何线段或端点此前,手指滑过的任意端点都会被作为「一笔画」的初阶点;在绘制了线段(或有选中点)后,手指滑过的端点能或不能与选中点串连成线段须求基于现有基准举行判定。

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上图,点A与点B可一连成线段,而点A与点C无法一连。小编把「可以与指定端点连接成线段的端点称作实惠连接点」。连通图端点的灵光连接点从连通图的线条中领到:

JavaScript

coords.forEach(coord => { // 有效连接点(坐标)挂载在端点坐标下
coord.validCoords = []; lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => { //
坐标是近期线段的源点 if(coord.x === x1 && coord.y === y1) {
coord.validCoords.push([x2, y2]); } // 坐标是时下线段的终点 else
if(coord.x === x2 && coord.y === y2) { coord.validCoords.push([x1,
y1]); } }) })

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coords.forEach(coord => {
// 有效连接点(坐标)挂载在端点坐标下
coord.validCoords = [];
lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => {
// 坐标是当前线段的起点
if(coord.x === x1 && coord.y === y1) {
coord.validCoords.push([x2, y2]);
}
// 坐标是当前线段的终点
else if(coord.x === x2 && coord.y === y2) {
coord.validCoords.push([x1, y1]);
}
})
})

But…有效连接点只可以判断五个点是还是不是为底图的线条,那只是一个静态的参阅,在实质上的「交互绘制」中,会遇上以下景况:

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如上图,AB已串连成线段,当前选中点B的卓有成效连接点是 A 与 C。AB
已经连续成线,假诺 BA 也串连成线段,那么线段就再次了,所以那时 BA
不可能成线,唯有 AC 才能成线。

对选中点而言,它的实用连接点有三种:

  • 与选中点「成线的灵光连接点」
  • 与选中点「未成线的立见成效连接点」

里头「未成线的有效性连接点」才能参加「交互绘制」,并且它是动态的。

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回头本节内容开首提的五个难点「手指下是还是不是有端点」 与
「选中点到待选中点时期是还是不是成线」,其实可统一为一个标题:手指下是或不是存在「未成线的卓有成效连接点」。只须把监听手指滑动遍历的数组由连通图所有的端点坐标
coords 替换为近来选中点的「未成线的实惠连接点」即可。

由来「一笔画」的紧要职能已经落到实处。可以当先体验一下:

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VideoCapture cap(0);//打开视频头

俺们先来探视基于路径的绘图矩形的不二法门

大家先来看望基于路径的绘图矩形的法子

机动识图

作者在录入关卡配置时,发现一个7条边以上的对接图很简单录错或录重线段。作者在盘算是或不是开发一个自动识别图形的插件,毕竟「一笔画」的图纸是有平整的几何图形。

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地点的关卡「底图」,一眼就可以识出多少个颜色:

  • 白底
  • 端点颜色
  • 线条颜色

同时这三种颜色在「底图」的面积大小顺序是:白底 > 线段颜色 >
端点颜色。底图的「采集色值表算法」很粗略,如下伪代码:

JavaScript

let imageData = ctx.getImageData(); let data = imageData.data; // 色值表
let clrs = new Map(); for(let i = 0, len = data.length; i < len; i +=
4) { let [r, g, b, a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2],
data[i + 3]]; let key = `rgba(${r}, ${g}, ${b}, ${a})`; let value =
clrs.get(key) || {r, g, b, a, count: 0}; clrs.has(key) ? ++value.count :
clrs.set(rgba, {r, g, b, a, count}); }

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let imageData = ctx.getImageData();
let data = imageData.data;
// 色值表
let clrs = new Map();
for(let i = 0, len = data.length; i < len; i += 4) {
let [r, g, b, a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2], data[i + 3]];
let key = `rgba(${r}, ${g}, ${b}, ${a})`;
let value = clrs.get(key) || {r, g, b, a, count: 0};
clrs.has(key) ? ++value.count : clrs.set(rgba, {r, g, b, a, count});
}

对于连通图来说,只要把端点识别出来,连通图的概貌也就出来了。

if ( !cap.isOpened() )

moveTo(), lineTo()

moveTo(), lineTo()

端点识别

反驳上,通过征集的「色值表」可以一贯把端点的坐标识别出来。小编设计的「端点识别算法」分以下2步:

  1. 按像素扫描底图直到碰到「端点颜色」的像素,进入第二步
  2. 从底图上撤销端点并记下它的坐标,重返继续第一步

伪代码如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = data.length; i < len; i += 4) { let [r, g, b,
a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2], data[i + 3]]; //
当前像素颜色属于端点 if(isBelongVertex(r, g, b, a)) { // 在 data
中清空端点 vertex = clearVertex(i); // 记录端点音讯vertexes.push(vertext); } }

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for(let i = 0, len = data.length; i < len; i += 4) {
let [r, g, b, a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2], data[i + 3]];
// 当前像素颜色属于端点
if(isBelongVertex(r, g, b, a)) {
// 在 data 中清空端点
vertex = clearVertex(i);
// 记录端点信息
vertexes.push(vertext);
}
}

But…
下边的算法只好跑无损图。笔者在使用了一张手机截屏做测试的时候发现,收集到的「色值表」长度为
5000+ !这间接促成端点和线条的色值不能直接拿走。

通过分析,可以窥见「色值表」里大多数色值都是接近的,也就是在原本的「采集色值表算法」的基本功上添加一个看似颜色过滤即可以找出端点和线条的主色。伪代码达成如下:

JavaScript

let lineColor = vertexColor = {count: 0}; for(let clr of clrs) { //
与底色相近,跳过 if(isBelongBackground(clr)) continue; //
线段是数码第二多的颜色,端点是第三多的颜色 if(clr.count >
lineColor.count) { [vertexColor, lineColor] = [lineColor, clr] } }

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let lineColor = vertexColor = {count: 0};
for(let clr of clrs) {
// 与底色相近,跳过
if(isBelongBackground(clr)) continue;
// 线段是数量第二多的颜色,端点是第三多的颜色
if(clr.count > lineColor.count) {
[vertexColor, lineColor] = [lineColor, clr]
}
}

取到端点的主色后,再跑四次「端点识别算法」后居识别出 203
个端点!那是为啥吧?

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上图是加大5倍后的底图局部,黑色端点的方圆和里面充斥着大量噪点(杂色块)。事实上在「端点识别」进度中,由于噪点的存在,把本来的端点被分解成十多少个或数十个小端点了,以下是跑过「端点识别算法」后的底图:

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由此上图,可以直观地查获一个结论:识别出来的小端点只在目标(大)端点上汇集分布,并且大端点范围内的小端点叠加交错。

只要把叠加交错的小端点归并成一个多方点,那么这些大端点将万分好像目的端点。小端点的集合伪代码如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) { let vertexA
= vertexes[i]; if(vertextA === undefined) continue; // 注意那里 j = 0
而不是 j = i +1 for(let j = 0; j < len; ++j) { let vertexB =
vertexes[j]; if(vertextB === undefined) continue; //
点A与点B有增大,点B合并到点A并剔除点B if(isCross(vertexA, vertexB)) {
vertexA = merge(vertexA, vertexB); delete vertexA; } } }

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for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) {
let vertexA = vertexes[i];
if(vertextA === undefined) continue;
// 注意这里 j = 0 而不是 j = i +1
for(let j = 0; j < len; ++j) {
let vertexB = vertexes[j];
if(vertextB === undefined) continue;
// 点A与点B有叠加,点B合并到点A并删除点B
if(isCross(vertexA, vertexB)) {
vertexA = merge(vertexA, vertexB);
delete vertexA;
}
}
}

加了小端点归并算法后,「端点识别」的准确度就上来了。经作者本地测试已经可以100% 识别有损的交接图了。

{

function drawRect(){
  // 描边矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(20, 20);
  ctx.lineTo(200, 20);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(20, 200);
  ctx.lineTo(20, 20);
  ctx.stroke();

  //填充矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(220, 20);
  ctx.lineTo(400, 20);
  ctx.lineTo(400, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 20);
  ctx.fill();
}
function drawRect(){
  // 描边矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(20, 20);
  ctx.lineTo(200, 20);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(20, 200);
  ctx.lineTo(20, 20);
  ctx.stroke();

  //填充矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(220, 20);
  ctx.lineTo(400, 20);
  ctx.lineTo(400, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 20);
  ctx.fill();
}

线条识别

小编分三个步骤完结「线段识别」:

  1. 加以的八个端点连接成线,并征集连线上N个「样本点」;
  2. 遍历样本点像素,假设像素色值不等于线段色值则代表那七个端点之间不存在线段

何以搜集「样式点」是个难题,太密集会影响属性;太疏松精准度不可能确保。

在小编面前有七个选用:N 是常量;N 是变量。
假设 N === 5。局地提取「样式点」如下:

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上图,会识别出三条线条:AB, BC 和 AC。而实际上,AC不可以成线,它只是因为
AB 和 BC 视觉上共一线的结果。当然把 N 值向上进步可以解决这一个题材,不过 N
作为常量的话,这一个常量的取量需求靠经验来判断,果然放任。

为了幸免 AB 与 BC 同处一贯线时 AC 被辨认成线段,其实很简短 ——
七个「样本点」的距离小于或等于端点直径
假设 N = S / (2 * R),S 代表两点的偏离,R
表示端点半径。局部提取「样式点」如下:

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如上图,成功地绕过了 AC。「线段识别算法」的伪代码完结如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) { let {x: x1,
y: y1} = vertexes[i]; for(let j = i + 1; j < len; ++j) { let {x:
x2, y: y2} = vertexes[j]; let S = Math.sqrt(Math.pow(x1 – x2, 2) +
Math.pow(y1 – y2, 2)); let N = S / (R * 2); let stepX = (x1 – x2) / N,
stepY = (y1 – y2) / n; while(–N) { // 样本点不是线段色
if(!isBelongLine(x1 + N * stepX, y1 + N * stepY)) break; } //
样本点都合格 —- 表示两点成线,保存 if(0 === N) lines.push({x1, y1, x2,
y2}) } }

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for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) {
let {x: x1, y: y1} = vertexes[i];
for(let j = i + 1; j < len; ++j) {
let {x: x2, y: y2} = vertexes[j];
let S = Math.sqrt(Math.pow(x1 – x2, 2) + Math.pow(y1 – y2, 2));
let N = S / (R * 2);
let stepX = (x1 – x2) / N, stepY = (y1 – y2) / n;
while(–N) {
// 样本点不是线段色
if(!isBelongLine(x1 + N * stepX, y1 + N * stepY)) break;
}
// 样本点都合格 —- 表示两点成线,保存
if(0 === N) lines.push({x1, y1, x2, y2})
}
}

cout << “Cannot open the camera” << endl;

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属性优化

鉴于「自动识图」必要对图像的的像素点进行扫描,那么质量确实是个必要关爱的难题。作者设计的「自动识图算法」,在辨别图像的进程中须求对图像的像素做三回扫描:「采集色值表」
与 「采集端点」。在扫描次数上实际很难下落了,不过对于一张 750 * 1334
的底图来说,「自动识图算法」需求遍历两回长度为
750 * 1334 * 4 = 4,002,000
的数组,压力如故会有的。作者是从压缩被围观数组的尺码来升高品质的。

被扫描数组的尺寸怎么削减?
小编直接通过缩短画布的尺码来达到裁减被扫描数组尺寸的。伪代码如下:

JavaScript

// 要减弱的倍数 let resolution = 4; let [width, height] = [img.width
/ resolution >> 0, img.height / resolution >> 0];
ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height); let imageData =
ctx.getImageData(), data = imageData;

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// 要压缩的倍数
let resolution = 4;
let [width, height] = [img.width / resolution >> 0, img.height / resolution >> 0];
ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height);
let imageData = ctx.getImageData(), data = imageData;

把源图片裁减4倍后,得到的图样像素数组唯有原来的
4^2 = 16倍。那在品质上是很大的升级。

return -1;

rect()绘制矩形
rect(x, y, w,
h):绘制一个查封的矩形路径
参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

rect()绘制矩形
rect(x, y, w,
h):绘制一个查封的矩形路径
参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

应用「自动识图」的提出

即使作者在该地测试的时候可以把具备的「底图」识别出来,不过并不可能有限支撑其余开发者上传的图形是不是被很好的辨识出来。作者提议,可以把「自动识图」做为一个独门的工具使用。

小编写了一个「自动识图」的独立工具页面:
可以在那一个页面生成对应的关卡配置。

}

function drawRect(){
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(20, 20, 180, 180);
  ctx.stroke();
  
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(220, 20, 180, 180);
  ctx.fill();
}
function drawRect(){
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(20, 20, 180, 180);
  ctx.stroke();
  
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(220, 20, 180, 180);
  ctx.fill();
}

结语

上面是本文介绍的「一笔画」的线上
DEMO 的二维码:

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打闹的源码托管在:
里头玩耍完毕的关键性代码在:
机关识图的代码在:

感谢耐心阅读完本作品的读者。本文仅代表小编的个人观点,如有不妥之处请不吝赐教。

感谢您的阅读,本文由 坑坑洼洼实验室
版权所有。如若转发,请评释出处:凹凸实验室()

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评论

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int iLowH = 100; int iHighH = 140; int iLowS = 90; int iHighS = 255; int
iLowV = 90; int iHighV = 255;//设置黑色的颜色参量。

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Mat imgOriginal; bool bSuccess = cap.read(imgOriginal); if (!bSuccess) {
cout << “Cannot read a frame from video stream” << endl;
break; } Mat imgHSV; vectorhsvSplit;

 

 

cvtColor(imgOriginal, imgHSV, COLOR_BGR2HSV); 
//因为我们读取的是色彩缤纷图,直方图均衡化需要在HSV空间做

立时绘图函数

眼看绘图函数

split(imgHSV, hsvSplit);

strokeRect(x, y, w, h):
 绘制一个描边的矩形

strokeRect(x, y, w, h):
 绘制一个描边的矩形

equalizeHist(hsvSplit[2],hsvSplit[2]);

参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

merge(hsvSplit,imgHSV);

function drawRect(){
  ctx.strokeRect(20, 20, 180, 180);
}
function drawRect(){
  ctx.strokeRect(20, 20, 180, 180);
}

Mat imgThresholded;

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皇家赌场手机版 20

inRange(imgHSV, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS,
iHighV), imgThresholded);  //开操作 (去除一些噪点)

fillRect(x, y, w, h):
绘制一个填写的矩形

fillRect(x, y, w, h):
绘制一个填写的矩形

Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));

参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_OPEN, element);
//闭操作 (连接一些连通域)

function drawRect(){
    ctx.fillRect(20, 20, 180, 180);
}
function drawRect(){
    ctx.fillRect(20, 20, 180, 180);
}

morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_CLOSE, element);

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皇家赌场手机版 22

//对灰度图进行滤波

clearRect(x, y, w, h):
清除指定区域内的具备像素
参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

clearRect(x, y, w, h):
清除指定区域内的拥有像素
参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

GaussianBlur(imgThresholded,imgThresholded, Size(3, 3), 0, 0);

铲除画布的艺术

解除画布的不二法门

imshow(“滤波后的图像”, imgThresholded);

ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);

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二值图

制图圆角矩形

绘图圆角矩形

水彩辨别进度至此停止。

在第五章中(canvas学习总括五:线段的端点与连接点)大家介绍了lineJoin属性
用来设置线的连接点的体制,由此大家得以绘制圆角矩形

在第五章中(canvas学习总计五:线段的端点与连接点)大家介绍了lineJoin属性
用来设置线的连接点的样式,因而大家得以绘制圆角矩形

要想跟踪黄色,将其在原图像中用矩形框出,首先要将二值图中白色的轮廓描出

function drawRect(){
  ctx.lineWidth = 13;
  ctx.lineJoin = 'round';
  ctx.strokeRect(20, 20, 180, 180);
}
function drawRect(){
  ctx.lineWidth = 13;
  ctx.lineJoin = 'round';
  ctx.strokeRect(20, 20, 180, 180);
}

Mat cannyImage;

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Canny(imgThresholded, cannyImage, 128, 255, 3);

理所当然我们还足以运用lineJoin的其它属性值绘制不一样措施的矩形。大家得以友善测试一下。

当然我们还足以应用lineJoin的别样属性值绘制分裂措施的矩形。我们能够团结测试一下。

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总结:

总结:

canny图

路线绘制矩形

途径绘制矩形

接下去就是运用vector计算出外边缘的像素个数,之后再用矩形框圈出。并在中央画出十字,重返十字的坐标。

moveTo(),
lineTo()绘制路径,stroke()与fill()举行描边与填充

moveTo(),
lineTo()绘制路径,stroke()与fill()举办描边与填充

vector> contours; vectorhierarchy; findContours(cannyImage, contours,
hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); //绘制概略for (int i = 0; i < (int)contours.size(); i++) {
drawContours(cannyImage, contours, i, Scalar(255), 1, 8); }
imshow(“处理后的图像”, cannyImage); //用矩形圈出几乎并赶回地点坐标
for(int i=0;ipoints=contours[i];

rect(x, y, w,
h)顺时针绘制路径,stroke()与fill()举办描边与填充

rect(x, y, w,
h)顺时针绘制路径,stroke()与fill()进行描边与填充

//对给定的2D点集,寻找最小面积的包围矩形

当即绘制矩形

当下绘制矩形

RotatedRect box=minAreaRect(Mat(points));

strokeRect(x, y, w, h):
绘制一个描边的矩形

strokeRect(x, y, w, h):
绘制一个描边的矩形

Point2f vertex[4];

fillRect(x, y, w, h):
绘制一个填写的矩形

fillRect(x, y, w, h):
绘制一个填写的矩形

box.points(vertex);

//绘制出最小面积的重围矩形

line(imgOriginal,vertex[0],vertex[1],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

line(imgOriginal,vertex[1],vertex[2],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

line(imgOriginal,vertex[2],vertex[3],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

line(imgOriginal,vertex[3],vertex[0],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

//绘制中央的光标

Point s1,l,r,u,d;

s1.x=(vertex[0].x+vertex[2].x)/2.0;

s1.y=(vertex[0].y+vertex[2].y)/2.0;

l.x=s1.x-10;

l.y=s1.y;

r.x=s1.x+10;

r.y=s1.y;

u.x=s1.x;

u.y=s1.y-10;

d.x=s1.x;

d.y=s1.y+10;

line(imgOriginal,l,r,Scalar(100,200,211),2,LINE_AA);

line(imgOriginal,u,d,Scalar(100,200,211),2,LINE_AA);

cout<<“Blue\n”<<“( “<<x<<“,”<<y<<”
)”<<endl;

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效果图

不过这么些代码的作用仍然远远不够,前期可考虑加强功能,如只显示最大的矩形,自动依照光照来改变阈值来回应各异颜色情况下的图景。同理可得,有点格外意思了,再接再砺。

整体代码(文本有缺失,上传图片)

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爱你呦,方宇。

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