如何使用OpenCV實現基於標記的定位

準備壹張示例圖片，如圖示，圖片中存在方形，多變形，不規則圖形，圓形，且顏色各異。 下面介紹如何定位圖中的兩個圓。此圖片大家可以使用windows自帶的小畫家來畫，註意畫圓的時候按shift鍵可以畫出正圓。

引用OpenCV 頭文件和庫文件，並且包含vector， 後面要用到。

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

#include <iostream>

#include <stdio.h>

#include <vector>

#include <math.h>

#pragma comment (lib,"opencv_core244d.lib")

#pragma comment (lib,"opencv_highgui244d.lib")

#pragma comment (lib,"opencv_imgproc244d.lib")

using namespace std;

using namespace cv;

加載待處理圖片，為了便於顯示，對圖片進行縮放，其實縮放這個小技巧還可以提高後續的處理速度。然後對圖片進行灰度處理，然後對圖片記性二值化處理，去掉飽和度較低的部分，利用HoughCircles函數，提取輪廓為圓的部分。

註意調整HoughCirles函數的幾個參數，可以抓到不同的結果，要耐心根據實際情況調整。

Mat resized;

resize(src,resized,Size(src.cols/ratio,src.rows/ratio));

int w=resized.size().width;

int h=resized.size().height;

Mat gray;

cvtColor(resized,gray,CV_BGR2GRAY);

blur(gray,gray,Size(3,3));

threshold(gray,gray,160,255,THRESH_BINARY_INV);

blur(gray,gray,Size(3,3));

vector<Vec3f> circles;

HoughCircles(gray,circles,CV_HOUGH_GRADIENT,2,h/4,25,100,h/32,h/8);

vector<Vec3f>::const_iterator it=circles.begin();

while(it!=circles.end())

{

circle(resized,Point((*it)[0],(*it)[1]),2,Scalar(0,0,255),2);

circle(resized,Point((*it)[0],(*it)[1]),(*it)[2],Scalar(0,0,255),2);

++it;

}

namedWindow("src");

imshow("src",resized);

namedWindow("resized");

imshow("resized",gray);

waitKey(0);

代碼解讀：

使用HoughCircles必須註意，傳入的第壹個參數必須是灰度圖，根據需要設置其參數，參數2 ：累加器分辨率， 參數3： 兩個圓之間的最小距離，參數4：Canny 高閥值，參數5：最小投票數，參數6，7：最小，最大半徑。

函數抓取的圓保存到向量circles中， Vec3f 是個3個變量的結構體Vec3f[0] ，Vec3f[1] 對應圓心坐標值，Vec3f[2] 對應圓心半徑。

為了顯示結果， 使用circle函數畫出圓心和圓，顏色使用紅色。

但是攝像頭拍照不比電腦作圖，實際拍照會受光照條件和強度的影響，導致抓取結果偏差很大。 如下圖，實際拍攝的圖可能有陰影投射，灰度處理後影響值得抓取。使用上述代碼，卻抓到了7個圓，實際只需要左右2個，所以可以根據坐標將不需要的過濾掉。

實際基於標記的坐標定位也可使用如下的圖形進行實現，該圖解析出來後不但能夠識別坐標，還可判斷方向，實際開發中，下圖會轉化為海明碼進行分析。

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