opencv最⼤内接矩形笔记
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
#include<vector>
using namespace cv;
using namespace std;
/**
* @brief expandEdge 扩展边界函数
* @param img：输⼊图像，单通道⼆值图，深度为8
* @param edge  边界数组，存放4条边界值
* @param edgeID 当前边界号
* @return 布尔值确定当前边界是否可以扩展
*/
bool expandEdge(const Mat & img, int edge[], const int edgeID)
{
//[1] --初始化参数
int nc = ls;
int nr = ws;
switch (edgeID) {
case 0:
if (edge[0]>nr)
return false;
for (int i = edge[3]; i <= edge[1]; ++i)
{
if (img.at<uchar>(edge[0], i) == 255)//遇见255像素表明碰到边缘线
return false;
}
edge[0]++;
return true;
break;
case 1:
if (edge[1]>nc)
return false;
for (int i = edge[2]; i <= edge[0]; ++i)
{
if (img.at<uchar>(i, edge[1]) == 255)//遇见255像素表明碰到边缘线
return false;
}
edge[1]++;
return true;
break;
case 2:
if (edge[2]<0)
return false;
for (int i = edge[3]; i <= edge[1]; ++i)
{
if (img.at<uchar>(edge[2], i) == 255)//遇见255像素表明碰到边缘线
return false;
}
edge[2]--;
return true;
return true;
break;
case 3:
if (edge[3]<0)
return false;
for (int i = edge[2]; i <= edge[0]; ++i)
{
if (img.at<uchar>(i, edge[3]) == 255)//遇见255像素表明碰到边缘线    return false;
}
edge[3]--;
return true;
break;
default:
return false;
break;
rectangle函数opencv
}
}
/**
* @brief 求取连通区域内接矩
* @param img：输⼊图像，单通道⼆值图，深度为8
* @param center：最⼩外接矩的中⼼
* @return  最⼤内接矩形
* 基于中⼼扩展算法
*/
cv::Rect InSquare(Mat &img, const Point center)
{
/
/ --[1]参数检测
if (pty() ||img.channels()>1|| img.depth()>8)
return Rect();
// --[2] 初始化变量
int edge[4];
edge[0] = center.y + 1;//top
edge[1] = center.x + 1;//right
edge[2] = center.y - 1;//bottom
edge[3] = center.x - 1;//left
//[2]
// --[3]边界扩展(中⼼扩散法)
bool EXPAND[4] = { 1,1,1,1 };//扩展标记位
int n = 0;
while (EXPAND[0] || EXPAND[1] || EXPAND[2] || EXPAND[3])
{
int edgeID = n % 4;
EXPAND[edgeID] = expandEdge(img, edge, edgeID);
n++;
}
//[3]
//qDebug() << edge[0] << edge[1] << edge[2] << edge[3];
Point tl = Point(edge[3], edge[0]);
Point br = Point(edge[1], edge[2]);
return Rect(tl, br);
}
int main()
{
bool isExistence = false;
float first_area = 0;
/// 加载源图像
Mat src;
src = imread("cen.bmp", 1);
//src = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\测试图⽚\\xxx\\20190308152516.jpg",1);
/
/src = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\测试图⽚\\xx\\20190308151912.jpg",1);
//src = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\测试图像\\2\\BfImg17(x-247 y--91 z--666)-(492,280).jpg",1); cvtColor(src, src, CV_RGB2GRAY);
threshold(src, src, 100, 255, THRESH_BINARY);
Rect ccomp;
Point ls / 2, ws / 2);
//floodFill(src, center, Scalar(255, 255, 55), &ccomp, Scalar(20, 20, 20), Scalar(20, 20, 20));
if (pty())
{
cout << "fali" << endl;
}
//resize(src, src, cv::Size(496, 460), cv::INTER_LINEAR);
imshow("src", src);
Rect rr = InSquare(src, center);
rectangle(src, rr, Scalar(255), 1, 8);
imshow("src2", src);
waitKey(0);
getchar();
return 0;
}
原图和效果图：

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