在先前的文章二值圖像分析:案例實戰(文本分離+硬幣計數)中已經介紹過,什麼是圖像的二值化以及二值化的做用。java
此次,咱們藉助cv4j來實現簡單的基於內容的圖像分析。git
輪廓(Contours),指的是有相同顏色或者密度,鏈接全部連續點的一條曲線。檢測輪廓的工做對形狀分析和物體檢測與識別都很是有用。github
完整的輪廓分析大體是這樣的:
第一步,先對圖片進行二值化。固然,也能夠直接用Canny進行檢測邊緣,在本文中咱們採用二值化。算法
CV4JImage cv4JImage = new CV4JImage(bitmap);
Threshold threshold = new Threshold();
threshold.process((ByteProcessor)(cv4JImage.convert2Gray().getProcessor()),Threshold.THRESH_OTSU,Threshold.METHOD_THRESH_BINARY,255);
image1.setImageBitmap(cv4JImage.getProcessor().getImage().toBitmap());複製代碼
第二步,連通組件標記。canvas
ConnectedAreaLabel connectedAreaLabel = new ConnectedAreaLabel();
connectedAreaLabel.setFilterNoise(true);
int[] mask = new int[cv4JImage.getProcessor().getWidth() * cv4JImage.getProcessor().getHeight()];
connectedAreaLabel.process((ByteProcessor)cv4JImage.getProcessor(),mask,null,false);
SparseIntArray colors = new SparseIntArray();
Random random = new Random();
int height = cv4JImage.getProcessor().getHeight();
int width = cv4JImage.getProcessor().getWidth();
int size = height * width;
for (int i = 0;i<size;i++) {
int c = mask[i];
if (c>=0) {
colors.put(c, Color.argb(255, random.nextInt(255),random.nextInt(255),random.nextInt(255)));
}
}
cv4JImage.resetBitmap();
Bitmap newBitmap = cv4JImage.getProcessor().getImage().toBitmap();
for(int row=0; row<height; row++) {
for (int col = 0; col < width; col++) {
int c = mask[row*width+col];
if (c>=0) {
newBitmap.setPixel(col,row,colors.get(c));
}
}
}
image2.setImageBitmap(newBitmap);複製代碼
在識別出的連通組件上進行着色,顏色是隨機產生的。dom
第三步,進行輪廓分析。post
// 輪廓分析
Bitmap thirdBitmap = Bitmap.createBitmap(newBitmap);
ContourAnalysis ca = new ContourAnalysis();
List<MeasureData> measureDatas = new ArrayList<>();
ca.process((ByteProcessor)(cv4JImage.convert2Gray().getProcessor()),mask,measureDatas);
Canvas canvas = new Canvas(thirdBitmap);
Paint paint = new Paint();
paint.setColor(Color.WHITE);
for (MeasureData data:measureDatas) {
canvas.drawText(data.toString(),data.getCp().x,data.getCp().y,paint);
}
image3.setImageBitmap(thirdBitmap);複製代碼
把第三步的結果放大,能夠看到具體的描述內容。包含了物體的質心、輪廓旋轉的角度、面積(像素的面積)以及圓度(測量輪廓爲圓的可能性)
spa
將這些描述內容打印到日誌中。
.net
ContourAnalysis採用幾何距的算法。 矩是描述圖像特徵的算子,主要應用於圖像檢索和識別 、圖像匹配 、圖像重建 、數字壓縮 、數字水印及運動圖像序列分析等。3d
一階矩和零階矩用來計算某個形狀的重心。
二階矩用來計算形狀的方向。
好了,算法介紹到這裏,若是對ContourAnalysis類感興趣,能夠查閱cv4j 的代碼。
cv4j 是gloomyfish和我一塊兒開發的圖像處理庫,純java實現,目前還處於早期的版本。本週咱們修復了一些以前的bug。下週,咱們開始作直方圖。
該系列先前的文章:
基於邊緣保留濾波實現人臉磨皮的算法
二值圖像分析---案例實戰(文本分離+硬幣計數)
Java實現高斯模糊和圖像的空間卷積
Java實現圖片濾鏡的高級玩法
Java實現圖片的濾鏡效果