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使用Opencv多回形针角度-常州机器视觉培训,常州上位机培训
日期:2024-5-10 15:38:41人气:  标签:常州机器视觉培训 常州上位机培训

摘要

本篇来用OpenCV实现Halcon中一个计算回形针方向的实例clip.hdev,并构建了计算角度函数和画箭头函数,得到的角度与halcon例程相差无多。


 原图如下:

image.png

 Halcon代码比较简单,这里也贴出来:


dev_update_window ('off')

read_image (Clip, 'clip')

get_image_size (Clip, Width, Height)

dev_close_window ()

dev_open_window (0, 0, Width / 2, Height / 2, 'black', WindowID)

dev_display (Clip)

set_display_font (WindowID, 14, 'mono', 'true', 'false')

disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')

stop ()

binary_threshold (Clip, Dark, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold)

connection (Dark, Single)

select_shape (Single, Selected, 'area', 'and', 5000, 10000)

dev_set_draw ('fill')

dev_set_colored (12)

dev_display (Selected)

disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')

stop ()

dev_display (Clip)

dev_set_color ('green')

dev_display (Selected)

orientation_region (Selected, Phi)

area_center (Selected, Area, Row, Column)

dev_set_line_width (3)

dev_set_draw ('margin')

Length := 80

dev_set_color ('blue')

disp_arrow (WindowID, Row, Column, Row - Length * sin(Phi), Column + Length * cos(Phi), 4)

disp_message (WindowID, deg(Phi)$'3.1f' + ' deg', 'image', Row, Column - 100, 'black', 'false')

dev_update_window ('on')

image.png

  可以看到halcon的思路是:

    ① 读取图像 

    ② 二值化 

    ③ 根据面积剔除非回形针的region 

    ④ 计算每个region的方向和中心 

    ⑤ 画箭头,结果输出 


但是opencv中没有计算角度的函数和画箭头的函数,因此需要我们自己定义。


opecv实现:


 (一)构建角度计算函数


double calLineAngle(Point&ptStrat, Point&ptEnd)

{

    const double PI = 3.1415926;

    double angle = 0;

    if (ptStrat.x==ptEnd.x)

    {

        angle = 90;

    }

    else if (ptStrat.y==ptEnd.y)

    {

        angle = 0;

    }

    else

    {

        angle = atan((double)(ptEnd.y - ptStrat.y) / (ptEnd.x - ptStrat.x))*(180 / PI);

        if (angle<0)

        {

            angle = abs(angle);

        }

        else if (angle>0)

        {

            angle = 180 - angle;

        }

        if (ptEnd.y-ptStrat.y>0&&ptEnd.x-ptStrat.x)

        {

            angle = angle - 180;

        }

        

    }

    return angle;

}

反正切函数atan与atan2的区别:


atan 和 atan2 都是求反正切函数,如:有两个点 point(x1,y1), 和 point(x2,y2);那么这两个点形成的斜率的角度计算方法分别是:


float angle = atan( (y2-y1)/(x2-x1) );


float angle = atan2( y2-y1, x2-x1 );


 atan 和 atan2 区别:


1:参数的填写方式不同;


2:atan2 的优点在于 如果 x2-x1等于0 依然可以计算,但是atan函数就会导致程序出错;


 (二)构建画箭头函数


void drawArrow(Mat&img, Point pStart, Point pEnd, int len, int alpha, Scalar color, int thickness, int lineType)

{

    const double PI = 3.1415926;

    Point arrow;

    //计算theat角

    double angel = atan2((double)(pStart.y - pEnd.y), (double)(pStart.x - pEnd.x));

    line(img, pStart, pEnd, color, thickness, lineType);

    //计算箭角边的另一端的端点位置(上面的还是下面的要看箭头的指向,即pStart和pEnd的位置)

    arrow.x = pEnd.x + len * cos(angel + PI * alpha / 180);

    arrow.y = pEnd.y + len * sin(angel + PI * alpha / 180);

    line(img, pEnd, arrow, color, thickness, lineType);

    arrow.x = pEnd.x + len * cos(angel - PI * alpha / 180);

    arrow.y = pEnd.y + len * sin(angel - PI * alpha / 180);

    line(img, pEnd, arrow, color, thickness, lineType);

}

 (三)主函数


int main(int argc, char** argv)

{

    double pointToLineDist(Point&pt, Point&lineStart, Point&lineEnd);

    double calLineAngle(Point&ptStrat, Point&ptEnd);

    void drawArrow(Mat&img, Point pStart, Point pEnd, int len, int alpha, Scalar color, int thickness, int lineType);



    Mat src = imread("D:/opencv练习图片/回形针方向.png");

    imshow("输入图像", src);

    Mat gray, binary;

    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    //阈值处理

    threshold(gray, binary, 150, 255, THRESH_BINARY_INV);

    imshow("二值化", binary);

    //寻找轮廓

    vector<vector<Point> > contours;

    findContours(binary, contours,  RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE,Point());

    cout << contours.size() << endl;

    //轮廓分析,找到工件

    for (size_t i = 0; i < contours.size(); ++i)

    {

        //计算轮廓大小

        double area = contourArea(contours[i]);

        if (area < 12000)continue;

        double    max_dist = 0;

        Moments mm = moments(contours[i],false);

        Point ptCenter = Point(mm.m10 / mm.m00, mm.m01 / mm.m00);

        Point ptFarthest;

        for (int j = 0; j < contours[i].size(); j++)

        {

            double distance = sqrt(pow(contours[i][j].x - ptCenter.x, 2) + pow(contours[i][j].y - ptCenter.y, 2));

            if (distance>max_dist)

            {

                ptFarthest = Point(contours[i][j].x, contours[i][j].y);

                max_dist = distance;

            }

        }

        cout << max_dist << endl;

        drawContours(src, contours, i, Scalar(0, 0, 255), 5, 8);

        drawArrow(src, ptCenter, ptFarthest, 25, 30, Scalar(255,0,255), 3, 8);

        double angle = calLineAngle(ptCenter, ptFarthest);

        cout << angle << endl;

        char strAngle[20];

        sprintf_s(strAngle, "%0.1fdegree", angle);

        putText(src, strAngle, ptCenter, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, Scalar(0, 255, 255), 2, 8);

    }

    imshow("结果", src);

    waitKey(0);

    return 0;

}

image.png

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