標題: 視覺檢測設(shè)計與實踐(米粒計數(shù))c++源程序 [打印本頁]
作者: pp123456    時間: 2017-6-7 22:51
標題: 視覺檢測設(shè)計與實踐(米粒計數(shù))c++源程序
這是視覺檢測試驗中的米粒計數(shù)：

c++源程序如下:
  1. // 米粒計數(shù).cpp : Defines the entry point for the console application.
  2. //

  4. #include "stdafx.h"
  5. #include "cv.h"
  6. #include "highgui.h"
  7. #include "cxcore.h"
  8. #include "stdlib.h"
  9. #include <iostream>
  10. using namespace std;

  12. //獲取灰度圖像
  13. IplImage * LoadImage()
  14. {
  15.         //IplImage（Cxcore基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)）
  16.         //載入彩色圖像（3信道）(HighGUI讀取與保存圖像)
  17.         IplImage * pImageSrc = cvLoadImage("rice.png",1);//測試圖.jpg
  18.         if(!pImageSrc)
  19.         {
  20.                 cout << "Could not load image file!" << endl;
  21.                 exit(0);
  22.         }
  23.        
  24.         //顯示圖像(HighGUI簡單圖形界面)
  25.         cvNamedWindow("原米粒圖像");
  26.         //        cvShowImage("原米粒圖像",pImageSrc);
  27.         //        cvWaitKey(0);
  28.         //        cvDestroyWindow("原米粒圖像");
  29.        
  30.        
  31.         //灰度圖(Cxcore數(shù)組操作)
  32.         IplImage* pImageGray = cvCreateImage(cvGetSize(pImageSrc),IPL_DEPTH_8U,1);
  33.         //色彩空間轉(zhuǎn)換(Cv圖像處理)
  34.         cvCvtColor(pImageSrc,pImageGray,CV_BGR2GRAY);
  35.        
  36.         cvShowImage("原米粒圖像",pImageGray);
  37.         cvWaitKey(0);
  38.        
  39.         //Cxcore數(shù)組操作
  40.         cvReleaseImage(&pImageSrc);
  41.         return pImageGray;
  42. }

  44. //對灰度圖像進行預處理（均值濾波）
  45. IplImage * PreProcess(IplImage * pImageGray)
  46. {
  47.         //預處理結(jié)果圖(Cxcore數(shù)組操作)
  48.         IplImage* pImagePrePro = cvCreateImage(cvGetSize(pImageGray),IPL_DEPTH_8U,1);
  49.         //均值濾波（Cv圖像處理）
  50.         cvSmooth(pImageGray, pImagePrePro,CV_BLUR,3,3,0,0);
  51.         //顯示圖像(HighGUI簡單圖形界面)
  52.         cvNamedWindow("均值濾波圖像");
  53.         cvShowImage("均值濾波圖像",pImagePrePro);
  54.         cvWaitKey(0);
  55.        
  56.         /*        //opencv濾波結(jié)果
  57.         for(int xindex = 10; xindex < 20; xindex ++)
  58.         {
  59.         for(int yindex = 10; yindex < 20; yindex ++)
  60.         {
  61.         cout << cvRound(cvGet2D(pImagePrePro,yindex,xindex).val[0]) << '\t';
  62.         }
  63.         }
  64.         cout << endl;*/
  65.        
  66.         //自己編程對比
  67.         //圖像拷貝（Cxcore數(shù)組操作）
  68.         IplImage* pImagePrePro1 = cvCloneImage(pImageGray);
  69.         //        cvSet(pImagePrePro1,cvScalarAll(0),0);
  70.        
  71.         //均值濾波（Cxcore數(shù)組操作）
  72.         CvScalar sum;
  73.         //滑動窗口增量
  74.         int xincrement = -1,xincrement1 = 1;
  75.         int yincrement = -1,yincrement1 = 1;
  76.         for(int xindex = 1; xindex < pImageGray->width - 1; xindex ++)
  77.         {
  78.                 for(int yindex = 1; yindex < pImageGray->height - 1; yindex ++)
  79.                 {
  80.                         sum.val[0] = 0;
  81.                         //滑動窗口計算均值
  82.                         for(int xtemp = xincrement; xtemp <= xincrement1 ;xtemp ++)
  83.                         {
  84.                                 for(int ytemp = yincrement; ytemp <= yincrement1;ytemp ++)
  85.                                 {
  86.                                         //注意：數(shù)組和圖像的xy坐標不一樣
  87.                                         sum.val[0] += cvGet2D(pImageGray,yindex + ytemp,xindex + xtemp).val[0];
  88.                                 }
  89.                         }
  90.                         //求均值（Cxcore數(shù)組操作）
  91.                         sum.val[0] = cvRound(sum.val[0] / ((yincrement1 - yincrement + 1) * (xincrement1 - xincrement + 1)));
  92.                         cvSet2D(pImagePrePro1,yindex,xindex,sum);
  93.                 }
  94.         }
  95.         //顯示圖像(HighGUI簡單圖形界面)
  96.         cvNamedWindow("均值濾波圖像1");
  97.         cvShowImage("均值濾波圖像1",pImagePrePro1);
  98.         cvWaitKey(0);
  99.        
  100.         /*        //測試濾波的正確性
  101.         //自己編程實現(xiàn)濾波結(jié)果
  102.         for(xindex = 10; xindex < 20; xindex ++)
  103.         {
  104.         for(int yindex = 10; yindex < 20; yindex ++)
  105.         {
  106.         cout << cvRound(cvGet2D(pImagePrePro1,yindex,xindex).val[0]) << '\t';
  107.         }
  108.         }
  109.         cout << endl;*/
  110.        
  111.         cvReleaseImage(&pImagePrePro1);
  112.         return pImagePrePro;
  113. }

  115. //迭代閾值分割
  116. IplImage * Segmentation(IplImage * pImagePrePro)
  117. {
  118.         IplImage* pImageBw = cvCloneImage(pImagePrePro);
  119.        
  120.         //二值分割圖像（Cv圖像處理）
  121.         cvThreshold(pImagePrePro, pImageBw, 119 ,255, CV_THRESH_BINARY);
  122.        
  123.         //顯示圖像(HighGUI簡單圖形界面)
  124.         cvNamedWindow("二值圖像");
  125.         cvShowImage("二值圖像",pImageBw);
  126.         cvWaitKey(0);
  127.        
  128.         //自己編程實現(xiàn)迭代閾值分割
  129.         IplImage* pImageBw1 = cvCloneImage(pImagePrePro);
  130.         //初始閾值為圖像的平均灰度(Cxcore數(shù)組操作)
  131.         CvScalar threshold = cvAvg(pImageBw1);
  132.         //        cout << threshold.val[0] << endl;
  133.        
  134.         /*//求平均灰度，驗證初始閾值的正確性(可以用cvSum)
  135.         CvScalar sum;
  136.         sum.val[0] = 0;
  137.         for(int xindex = 0; xindex < pImagePrePro->width; xindex ++)
  138.         {
  139.         for(int yindex = 0; yindex < pImagePrePro->height; yindex ++)
  140.         {
  141.         sum.val[0] += cvGet2D(pImagePrePro,yindex,xindex).val[0];
  142.         }
  143.         }
  144.         sum.val[0] = sum.val[0] / (pImagePrePro->width * pImagePrePro->height);
  145.         cout << sum.val[0] << endl;
  146.         */
  147.        
  148.         //迭代閾值分割
  149.         CvScalar threshold1;
  150.         threshold1.val[0] = 0;
  151.         CvScalar temp1,temp2;
  152.         temp1.val[0] = 0;
  153.         temp2.val[0] = 0;
  154.         while(abs(threshold.val[0] - threshold1.val[0]) > 0.1)
  155.         {
  156.                 threshold1 = threshold;
  157.                 IplImage* pImageTemp = cvCloneImage(pImageBw1);
  158.                 //計算前景的平均灰度
  159.                 cvThreshold(pImageBw1, pImageTemp,threshold1.val[0],255, CV_THRESH_TOZERO);
  160.                 //注意：不能用cvAvg (Cxcore數(shù)組操作)
  161.                 temp1.val[0] = cvSum(pImageTemp).val[0] / cvCountNonZero(pImageTemp);
  162.                
  163.                 //計算背景的平均灰度
  164.                 cvThreshold(pImageBw1, pImageTemp,threshold1.val[0],255, CV_THRESH_TOZERO_INV);
  165.                 temp2.val[0] = cvSum(pImageTemp).val[0] / cvCountNonZero(pImageTemp);
  166.                
  167.                 //獲取新閾值
  168.                 threshold.val[0] = (temp1.val[0] + temp2.val[0]) / 2;
  169.                 cvReleaseImage(&pImageTemp);
  170.         }
  171.         //迭代后得到分割閾值
  172.         cout << "迭代閾值：" << threshold.val[0] << endl;
  173.        
  174.         //二值分割圖像（Cv圖像處理）
  175.         cvThreshold(pImageBw1, pImageBw1, threshold.val[0] ,255, CV_THRESH_BINARY);
  176.        
  177.         //顯示圖像(HighGUI簡單圖形界面)
  178.         cvNamedWindow("二值圖像1");
  179.         cvShowImage("二值圖像1",pImageBw1);
  180.         cvWaitKey(0);
  181.        
  182.         cvReleaseImage(&pImageBw1);
  183.         return pImageBw;
  184. }

  186. void GetParameter(IplImage * pImageBw)
  187. {
  188.         //輪廓的存儲容器(Cxcore動態(tài)結(jié)構(gòu))
  189.         CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
  190.         //輸出參數(shù)：包含第一個輸出輪廓的指針
  191.         CvSeq* first_contour = 0;
  192.         IplImage* pImageBw1 = cvCloneImage(pImageBw);
  193.         //在二值圖像中尋找定點序列輪廓（Cv圖像處理）//注意pImgBw1會被改變
  194.         int contourNum = cvFindContours(pImageBw1,storage,&first_contour,
  195.                 sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_NONE);
  196.        
  197.         //freeman鏈碼
  198.         //輪廓的存儲容器1(Cxcore動態(tài)結(jié)構(gòu))
  199.         CvMemStorage* storage1 = cvCreateMemStorage(0);
  200.         //輸出參數(shù)：包含第一個輸出輪廓的指針
  201.         CvSeq* first_contour1 = 0;
  202.         IplImage* pImageBw2 = cvCloneImage(pImageBw);
  203.         //在二值圖像中尋找freeman鏈碼輪廓（Cv圖像處理）//注意pImgBw1會被改變
  204.         int contourNum1 = cvFindContours(pImageBw2,storage1,&first_contour1,
  205.                 sizeof(CvChain), CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_CODE);
  206.        
  207.         //輪廓圖
  208.         IplImage* image = cvCloneImage(pImageBw);
  209.         cvSet(image,cvScalarAll(0),0);
  210.         //將所有輪廓畫出（Cxcore繪圖函數(shù)）   
  211.     cvDrawContours(image, first_contour, CV_RGB(255,255,255), CV_RGB(255,255,255),2, 1, 0);
  212.         cvNamedWindow( "輪廓圖");
  213.         cvShowImage( "輪廓圖", image);
  214.         cvWaitKey(0);
  215.        
  216.         //獲取freeman鏈碼
  217.         CvSeqReader reader;
  218.        
  219.         //用于顯示外接矩形
  220.         IplImage* image1 = cvCreateImage(cvGetSize(pImageBw),IPL_DEPTH_8U,3);
  221.        
  222.         for(CvSeq* contour = first_contour,*contour1 = first_contour1;
  223.         contour != 0,contour1 != 0;contour=contour->h_next,contour1=contour1->h_next)
  224.         {
  225.                
  226.                 cvSet(image,cvScalarAll(0),0);
  227.                 cvDrawContours(image,contour,CV_RGB(255, 255, 255),CV_RGB(255, 255, 255),0, CV_FILLED, 8);
  228.         //        cvShowImage( "輪廓圖", image);
  229.                
  230.                 cout << "輪廓點數(shù)：" << contour->total << '\t';
  231.                 //(Cv結(jié)構(gòu)分析)
  232.                 cout << "周長：" << cvArcLength(contour) << '\t';
  233.                
  234.                 //自己計算周長
  235.                 //（Cxcore動態(tài)結(jié)構(gòu)）
  236.                 cvStartReadSeq((CvSeq*)contour1, &reader, 0 );
  237.                 double perimeter = 0;
  238.                 for(int cNum = 0; cNum < contour->total; cNum ++ )
  239.                 {
  240.                         char code;
  241.                         //獲取鏈碼
  242.                         CV_READ_SEQ_ELEM(code, reader);
  243.                         //鏈碼為偶數(shù)則周長+1
  244.                         if(int(code) % 2 == 0)
  245.                         {
  246.                                 perimeter += 1;
  247.                         }
  248.                         //鏈碼為奇數(shù)，則周長+sqrt(2)
  249.                         if(int(code) % 2 != 0)
  250.                         {
  251.                                 perimeter += sqrt(2);
  252.                         }
  253.                 }
  254.                 cout << "計算的周長：" << perimeter << '\t';
  255.                
  256.                 cout << "面積：" << fabs(cvContourArea(contour)) << '\t';
  257.                 cout << "輪廓內(nèi)非0點數(shù)：" << cvCountNonZero(image) << '\t';
  258.         //        cvWaitKey(0);
  259.                
  260.                 //最小外接矩形圖
  261.                 cvSet(image1,cvScalarAll(0),0);
  262.                 cvDrawContours(image1,contour,CV_RGB(255, 255, 255),CV_RGB(255, 255, 255),0, CV_FILLED, 8);
  263.                 //對給定2D點集，尋找最小面積的外圍矩形（Cv結(jié)構(gòu)分析）
  264.                 CvBox2D box = cvMinAreaRect2(contour,NULL);

  266.                 cout << "中心坐標：(" << box.center.x << "," << box.center.y << ")" << '\t';
  267.                 cvSet2D(image1,box.center.y,box.center.x,CV_RGB(0, 0, 255));
  268.                 cout << "長：" << (box.size.height > box.size.width?box.size.height:box.size.width) << '\t';
  269.                 cout << "寬：" << (box.size.height > box.size.width?box.size.width:box.size.height) << '\t';

  271.                 //繪制外接最小矩形  
  272.                 CvPoint2D32f pt[4];
  273.                 //尋找盒子的頂點（Cv結(jié)構(gòu)分析）
  274.                 cvBoxPoints(box,pt);  
  275.                 for(int i = 0;i < 4; ++ i)
  276.                 {  
  277.                         //(Cxcore繪圖函數(shù)、Cxcore基礎(chǔ)結(jié)構(gòu))
  278. ……………………

  280. …………限于本文篇幅 余下代碼請從51黑下載附件…………
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作者: midao    時間: 2017-7-3 17:38
謝謝                                                         
作者: dhp    時間: 2017-12-1 11:52
想試試，這個程序編譯沒問題吧？
作者: wq4801155    時間: 2018-1-2 13:36
正在研究圖像輪廓問題，方法值得借鑒。
作者: Ppp0011010    時間: 2018-8-14 15:22
先看看
作者: 110426    時間: 2018-10-19 09:30
看看先
作者: 13806603876    時間: 2019-3-14 17:54
問下樓主能不能將這個程學放到的電腦上用？我給錢
聯(lián)系我：465539798@qq.com
作者: 13806603876    時間: 2019-3-14 17:54
能不能幫我編譯



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