Android OpenCv4如何实现边缘检测及轮廓绘制出图像最大边缘

本篇内容介绍了“Android OpenCv4如何实现边缘检测及轮廓绘制出图像最大边缘”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

Canny边缘检测

基于Canny算法的边缘检测主要有5个步骤，依次是高斯滤波、像素梯度计算、非极大值像素梯度抑制、滞后阈值处理和孤立弱边缘抑制。Canny在有噪声的情况下表现好不好，取决于前面的降噪过程，可以手动做高斯处理提高识别率。

/**	image  输入图像，必须是CV_8U的单通道或者三通道图像。	edges  输出图像，与输入图像具有相同尺寸的单通道图像，且数据类型为CV_8U。	threshold1  第一个滞后阈值。	threshold2  第二个滞后阈值。	apertureSize  Sobel算子的直径。	L2gradient  计算图像梯度幅值方法的标志。默认为false **/ public static void Canny(Mat image, Mat edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize, boolean L2gradient)

使用

    /**      * canny算法，边缘检测      */     public static Mat canny(Bitmap bitmap) {         Mat mSource = new Mat();         Utils.bitmapToMat(bitmap, mSource);         Mat grayMat = new Mat();         Imgproc.cvtColor(mSource,grayMat,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);//转换成灰度图         Mat mat = mSource.clone();         Imgproc.Canny(mSource, mat, 75, 200);         return mat;     }

获取图像最大矩形

   /**      * 返回边缘检测之后的最大矩形,并返回      *      * @param cannyMat      *            Canny之后的mat矩阵      * @return      */     public  Rect findMaxRect(Mat cannyMat) {         Mat tmp = mSource.clone();         List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();         Mat hierarchy = new Mat();         // 寻找轮廓         Imgproc.findContours(cannyMat, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);         int index = 0;         double perimeter = 0;         // 找出匹配到的最大轮廓         for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {             // 最大面积 //            double area = Imgproc.contourArea(contours.get(i));             //最大周长             MatOfPoint2f source = new MatOfPoint2f();             source.fromList(contours.get(i).toList());             double length = Imgproc.arcLength(source,true);             if(length>perimeter){                 perimeter =  length;                 index = i;             }         }                /**          * 参数一：image，待绘制轮廓的图像。          *          * 参数二：contours，待绘制的轮廓集合。          *          * 参数三：contourIdx，要绘制的轮廓在contours中的索引，若为负数，表示绘制全部轮廓。          *          * 参数四：color，绘制轮廓的颜色。          *          * 参数五：thickness，绘制轮廓的线条粗细。若为负数，那么绘制轮廓的内部。          *          * 参数六：lineType，线条类型。FILLED   LINE_4   4连通   LINE_8   8连通  LINE_AA  抗锯齿          */         Imgproc.drawContours(                 tmp,                 contours,                 index,                 new Scalar(0.0, 0.0, 255.0),                 9,                 Imgproc.LINE_AA         );         Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(index)); //        Imgproc.rectangle(tmp, rect, new Scalar(0.0, 0.0, 255.0), 4, Imgproc.LINE_8);         showImg(tmp);         return rect;     }   /**      * 显示图像      * @param mat      */     private void showImg(Mat mat){         Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(mat.width(), mat.height(), Bitmap.Config.ARGB_8888);         Utils.matToBitmap(mat, bitmap);         mIvSrc.setImageBitmap(bitmap);         mat.release();     }

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