OpenCV4入门教程097：用几何矩计算轮廓中心与横纵比过滤

OpenCV中提供了:

moments()来计算图像中的中心矩。
HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩。
contourArea函数计算轮廓面积
arcLength函数来计算轮廓或者曲线长度。

Moments类

计算多边形3阶之前的所有矩。

1	`Moments moments( InputArray array, bool binaryImage = false );`

array 像素图(单通道、8位或浮点二维数组)或二维的（ $ 1 \times N or N \times 1 $ ）的点。
binaryImage 如果为真，则所有非零图像像素视为1。该参数仅用于图像。

contourArea函数

该函数计算轮廓区域。与矩类似，使用格林公式计算面积。因此，如果使用drawContours或fillPoly绘制轮廓，则返回的区域和非零像素的数量可以不同。同样，对于带有自相交的轮廓，该功能肯定会给出错误的结果。

声明

1	`double contourArea( InputArray contour, bool oriented = false );`

contour 二维点（轮廓顶点）的输入向量，存储在std :: vector或Mat中。
oriented 定向区域标志。如果为true，则函数根据轮廓方向（顺时针或逆时针）返回带符号的区域值。使用此功能，您可以通过取一个区域的符号来确定轮廓的方向。默认情况下，该参数为false，表示返回绝对值。

arcLength函数

该函数计算曲线长度或闭合轮廓周长。

1	`double arcLength( InputArray curve, bool closed );`

curve 二维点的输入向量，存储在std :: vector或Mat中。
closed 指示曲线是否闭合的标志。

测试代码：

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

void getCenterPoint(Mat& src) {
    Mat binary, gray,dst;
    dst = src.clone();
    //1.将图片转化成灰度图像
    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    imshow("gray", gray);

    //2.转化图片成为二值化
    threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
    imshow("binary", binary);
    //3.发现轮廓
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(binary, contours, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    //4.计算轮廓的矩
    vector<Moments> mu(contours.size());
    vector<Point2f> mc(contours.size());
    vector<double> mu_area(contours.size());
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        int r = (i + 60) % 255;
        int g = (i + 20) % 255;
        int b = (i + 140) % 255;
        Scalar color = Scalar(r,g,b);
        //4.1面积过滤，过滤面积小于300的
        double area = contourArea(contours[i]);
        if (area < 300)
            continue;
        //4.2横纵比过滤
        Rect rect = boundingRect(contours[i]);
        float radio = float(rect.width) / float(rect.height);
        if (radio < 3 && radio>1) {
            //4.3计算矩
            mu[i] = moments(contours[i]);

            //5. 由矩计算轮廓的中心矩、面积
            double x = mu[i].m10 / mu[i].m00;
            double y = mu[i].m01 / mu[i].m00;
            //5.1中心矩
            mc[i] = Point2d(x, y);
            //5.2面积
            mu_area[i] = mu[i].m00;
            cout << "第" << i << "个轮廓的中心：（" << mc[i].x << "," << mc[i].y << "),面积为：" << mu_area[i] << endl;
            //5.3画出轮廓
            drawContours(dst, contours, i, color, 2);
            //5.4画出中心矩
            circle(dst, Point(mc[i]), 5, color, -1);

        }
    }
    imshow("contour", src);
    imshow("dst", dst);

}

int main() {
    Mat src = imread("circles.jpg");
    if (src.empty()) {
        cout << "input the image error!" << endl;
    }
    getCenterPoint(src);
    waitKey(0);
    return 0;
}