【澳门葡京】H5游戏开发,简单颜色辨别并跟踪

H5游戏开发:一笔画

2017/11/07 · HTML5 ·
游戏

原文出处: 坑坑洼洼实验室   

澳门葡京 1

此次来大家用opencv来实现识别跟踪褐色物体并再次来到地方坐标的效率。

在第三章中(canvas学习总计三:绘制路径-线段)我们提高Canvas绘图环境中稍微属于立刻绘制图形方法,有些绘图方法是基于路径的。

在第三章中(canvas学习总计三:绘制路径-线段)大家提高Canvas绘图环境中稍微属于即刻绘制图形方法,有些绘图方法是依照路径的。

H5游戏开发:一笔画

by leeenx on 2017-11-02

一笔画是图论[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%BE%E8%AE%BA)中一个出名的题材,它起源于柯昆明堡七桥问题[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9F%AF%E5%B0%BC%E6%96%AF%E5%A0%A1%E4%B8%83%E6%A1%A5%E9%97%AE%E9%A2%98)。数学家欧拉在他1736年刊载的舆论《柯热那亚堡的七桥》中不但解决了七桥题材,也指出了一笔画定理,顺带解决了一笔画问题。用图论的术语来说,对于一个加以的连通图[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%BF%9E%E9%80%9A%E5%9B%BE)留存一条恰好含有所无线段并且没有再次的路线,这条路径就是「一笔画」。

摸索连通图这条途径的经过就是「一笔画」的游艺经过,如下:

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该意义分为两部分,识别颜色,跟踪颜色。

即时绘制图形方法仅有几个strokeRect(),fillRect(),多个格局都是用来绘制矩形的。

当即绘制图形方法仅有多少个strokeRect(),fillRect(),六个点子都是用来绘制矩形的。

打闹的兑现

「一笔画」的落实不复杂,笔者把落实过程分成两步:

  1. 底图绘制
  2. 互动绘制

「底图绘制」把连通图以「点线」的款型显得在画布上,是游戏最容易实现的一些;「交互绘制」是用户绘制解题路径的进程,那么些历程会紧假若处理点与点动态成线的逻辑。

要想实现颜色的辨别,我们要开拓视频头,读取捕获的图像。将图像的水彩通道转化为HSV,设置拔取的特定颜色的参数。使用inRange函数将图像转变为二值图,其中棕色部分显得为白色,此外为肉色。

Canvas的API提供了之类两个点子,分别用于矩形的破除,描边与填充

Canvas的API提供了之类两个措施,分别用于矩形的解除,描边与填充

底图绘制

「一笔画」是多关卡的游乐形式,笔者决定把关卡(连通图)的定制以一个安排接口的形式对外透露。对外显露关卡接口需要有一套描述连通图形状的规范,而在笔者面前有六个选项:

  • 点记法
  • 线记法

举个连通图 —— 五角星为例来说一下这五个挑选。

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点记法如下:

JavaScript

levels: [ // 当前关卡 { name: “五角星”, coords: [ {x: Ax, y: Ay}, {x:
Bx, y: By}, {x: Cx, y: Cy}, {x: Dx, y: Dy}, {x: Ex, y: Ey}, {x: Ax, y:
Ay} ] } … ]

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levels: [
// 当前关卡
{
name: "五角星",
coords: [
{x: Ax, y: Ay},
{x: Bx, y: By},
{x: Cx, y: Cy},
{x: Dx, y: Dy},
{x: Ex, y: Ey},
{x: Ax, y: Ay}
]
}
]

线记法如下:

JavaScript

levels: [ // 当前关卡 { name: “五角星”, lines: [ {x1: Ax, y1: Ay, x2:
Bx, y2: By}, {x1: Bx, y1: By, x2: Cx, y2: Cy}, {x1: Cx, y1: Cy, x2: Dx,
y2: Dy}, {x1: Dx, y1: Dy, x2: Ex, y2: Ey}, {x1: Ex, y1: Ey, x2: Ax, y2:
Ay} ] } ]

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levels: [
// 当前关卡
{
name: "五角星",
lines: [
{x1: Ax, y1: Ay, x2: Bx, y2: By},
{x1: Bx, y1: By, x2: Cx, y2: Cy},
{x1: Cx, y1: Cy, x2: Dx, y2: Dy},
{x1: Dx, y1: Dy, x2: Ex, y2: Ey},
{x1: Ex, y1: Ey, x2: Ax, y2: Ay}
]
}
]

「点记法」记录关卡通关的一个答案,即端点要按一定的相继存放到数组
coords中,它是有序性的笔录。「线记法」通过两点描述连通图的线条,它是无序的笔录。「点记法」最大的优势是表现更简洁,但它必须记录一个合格答案,笔者只是关卡的搬运工不是关卡成立者,所以笔者最后选项了「线记法」。:)

代码:

  • clearRect(x, y, w, h):
    清除指定区域,使其为全透明
  • strokeRect(x, y, w, h):
    绘制一个描边的矩形
  • fillRect(x, y, w, h):
    绘制一个填写的矩形
  • clearRect(x, y, w, h):
    清除指定区域,使其为全透明
  • strokeRect(x, y, w, h):
    绘制一个描边的矩形
  • fillRect(x, y, w, h):
    绘制一个填写的矩形

互动绘制

在画布上制图路径,从视觉上实属「选拔或连续连通图端点」的经过,那个历程需要解决2个问题:

  • 手指下是否有端点
  • 当选点到待选中点期间是否成线

募集连通图端点的坐标,再监听手指滑过的坐标可以通晓「手指下是否有点」。以下伪代码是采访端点坐标:

JavaScript

// 端点坐标消息 let coords = []; lines.forEach(({x1, y1, x2, y2})
=> { // (x1, y1) 在 coords 数组不设有 if(!isExist(x1, y1))
coords.push([x1, y1]); // (x2, y2) 在 coords 数组不存在
if(!isExist(x2, y2)) coords.push([x2, y2]); });

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// 端点坐标信息
let coords = [];
lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => {
// (x1, y1) 在 coords 数组不存在
if(!isExist(x1, y1)) coords.push([x1, y1]);
// (x2, y2) 在 coords 数组不存在
if(!isExist(x2, y2)) coords.push([x2, y2]);
});

以下伪代码是监听手指滑动:

JavaScript

easel.addEventListener(“touchmove”, e => { let x0 =
e.targetTouches[0].pageX, y0 = e.targetTouches[0].pageY; // 端点半径
—— 取连通图端点半径的2倍,提升活动端体验 let r = radius * 2;
for(let [x, y] of coords){ if(Math.sqrt(Math.pow(x – x0, 2) +
Math.pow(y – y0), 2) <= r){ // 手指下有端点,判断能否连线
if(canConnect(x, y)) { // todo } break; } } })

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easel.addEventListener("touchmove", e => {
let x0 = e.targetTouches[0].pageX, y0 = e.targetTouches[0].pageY;
// 端点半径 —— 取连通图端点半径的2倍,提升移动端体验
let r = radius * 2;
for(let [x, y] of coords){
if(Math.sqrt(Math.pow(x – x0, 2) + Math.pow(y – y0), 2) <= r){
// 手指下有端点,判断能否连线
if(canConnect(x, y)) {
// todo
}
break;
}
}
})

在未绘制任何线段或端点在此之前,手指滑过的任意端点都会被当做「一笔画」的起始点;在绘制了线段(或有选中点)后,手指滑过的端点能否与选中点串连成线段需要按照现有条件举办判定。

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上图,点A与点B可总是成线段,而点A与点C不可能接二连三。笔者把「可以与指定端点连接成线段的端点称作实惠连接点」。连通图端点的灵光连接点从连通图的线条中领到:

JavaScript

coords.forEach(coord => { // 有效连接点(坐标)挂载在端点坐标下
coord.validCoords = []; lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => { //
坐标是现阶段线段的起源 if(coord.x === x1 && coord.y === y1) {
coord.validCoords.push([x2, y2]); } // 坐标是眼下线段的巅峰 else
if(coord.x === x2 && coord.y === y2) { coord.validCoords.push([【澳门葡京】H5游戏开发,简单颜色辨别并跟踪。x1,
y1]); } }) })

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coords.forEach(coord => {
// 有效连接点(坐标)挂载在端点坐标下
coord.validCoords = [];
lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => {
// 坐标是当前线段的起点
if(coord.x === x1 && coord.y === y1) {
coord.validCoords.push([x2, y2]);
}
// 坐标是当前线段的终点
else if(coord.x === x2 && coord.y === y2) {
coord.validCoords.push([x1, y1]);
}
})
})

But…有效连接点只好判断六个点是否为底图的线条,这只是一个静态的参考,在实际上的「交互绘制」中,会赶上以下境况:

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如上图,AB已串连成线段,当前选中点B的行之有效连接点是 A 与 C。AB
已经连续成线,假设 BA 也串连成线段,那么线段就再也了,所以这时 BA
无法成线,唯有 AC 才能成线。

对选中点而言,它的管事连接点有二种:

  • 与选中点「成线的实惠连接点」
  • 与选中点「未成线的灵光连接点」

中间「未成线的可行连接点」才能出席「交互绘制」,并且它是动态的。

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回头本节内容开端提的两个问题「手指下是否有端点」 与
「选中点到待选中点之间是否成线」,其实可统一为一个问题:手指下是否存在「未成线的灵光连接点」。只须把监听手指滑动遍历的数组由连通图所有的端点坐标
coords 替换为近期选中点的「未成线的有用连接点」即可。

时至明天「一笔画」的显要效能已经实现。可以超过体验一下:

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VideoCapture cap(0);//打开录像头

大家先来探望基于路径的绘图矩形的艺术

俺们先来探视基于路径的绘图矩形的形式

自动识图

笔者在录入关卡配置时,发现一个7条边以上的连片图很容易录错或录重线段。笔者在思考是否开发一个自动识别图形的插件,毕竟「一笔画」的图形是有规则的几何图形。

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地方的关卡「底图」,一眼就可以识出六个颜色:

  • 白底
  • 端点颜色
  • 线条颜色

再就是这两种颜色在「底图」的面积大小顺序是:白底 > 线段颜色 >
端点颜色。底图的「采集色值表算法」很粗略,如下伪代码:

JavaScript

let imageData = ctx.getImageData(); let data = imageData.data; // 色值表
let clrs = new Map(); for(let i = 0, len = data.length; i < len; i +=
4) { let [r, g, b, a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2],
data[i + 3]]; let key = `rgba(${r}, ${g}, ${b}, ${a})`; let value =
clrs.get(key) || {r, g, b, a, count: 0}; clrs.has(key) ? ++value.count :
clrs.set(rgba, {r, g, b, a, count}); }

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let imageData = ctx.getImageData();
let data = imageData.data;
// 色值表
let clrs = new Map();
for(let i = 0, len = data.length; i < len; i += 4) {
let [r, g, b, a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2], data[i + 3]];
let key = `rgba(${r}, ${g}, ${b}, ${a})`;
let value = clrs.get(key) || {r, g, b, a, count: 0};
clrs.has(key) ? ++value.count : clrs.set(rgba, {r, g, b, a, count});
}

对于连通图来说,只要把端点识别出来,连通图的概况也就出来了。

if ( !cap.isOpened() )

moveTo(), lineTo()

moveTo(), lineTo()

端点识别

辩论上,通过募集的「色值表」可以平昔把端点的坐标识别出来。笔者设计的「端点识别算法」分以下2步:

  1. 按像素扫描底图直到遭遇「端点颜色」的像素,进入第二步
  2. 从底图上消除端点并记下它的坐标,重回继续第一步

伪代码如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = data.length; i < len; i += 4) { let [r, g, b,
a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2], data[i + 3]]; //
当前像素颜色属于端点 if(isBelongVertex(r, g, b, a)) { // 在 data
中清空端点 vertex = clearVertex(i); // 记录端点新闻vertexes.push(vertext); } }

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for(let i = 0, len = data.length; i < len; i += 4) {
let [r, g, b, a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2], data[i + 3]];
// 当前像素颜色属于端点
if(isBelongVertex(r, g, b, a)) {
// 在 data 中清空端点
vertex = clearVertex(i);
// 记录端点信息
vertexes.push(vertext);
}
}

But…
上边的算法只可以跑无损图。笔者在行使了一张手机截屏做测试的时候发现,收集到的「色值表」长度为
5000+ !这直接促成端点和线条的色值无法直接得到。

经过分析,可以窥见「色值表」里多数色值都是近乎的,也就是在原先的「采集色值表算法」的底子上添加一个好像颜色过滤即可以找出端点和线条的主色。伪代码实现如下:

JavaScript

let lineColor = vertexColor = {count: 0}; for(let clr of clrs) { //
与底色相近,跳过 if(isBelongBackground(clr)) continue; //
线段是数额第二多的水彩,端点是第三多的颜料 if(clr.count >
lineColor.count) { [vertexColor, lineColor] = [lineColor, clr] } }

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let lineColor = vertexColor = {count: 0};
for(let clr of clrs) {
// 与底色相近,跳过
if(isBelongBackground(clr)) continue;
// 线段是数量第二多的颜色,端点是第三多的颜色
if(clr.count > lineColor.count) {
[vertexColor, lineColor] = [lineColor, clr]
}
}

取到端点的主色后,再跑两回「端点识别算法」后居识别出 203
个端点!那是为啥吧?

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上图是推广5倍后的底图局部,灰色端点的四周和其中充斥着大量噪点(杂色块)。事实上在「端点识别」过程中,由于噪点的存在,把原本的端点被分解成十多少个或数十个小端点了,以下是跑过「端点识别算法」后的底图:

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由此上图,可以直观地查获一个结论:识别出来的小端点只在目标(大)端点上集中分布,并且大端点范围内的小端点叠加交错。

设若把叠加交错的小端点归并成一个多方点,那么那些大端点将万分好像目的端点。小端点的合并伪代码如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) { let vertexA
= vertexes[i]; if(vertextA === undefined) continue; // 注意这里 j = 0
而不是 j = i +1 for(let j = 0; j < len; ++j) { let vertexB =
vertexes[j]; if(vertextB === undefined) continue; //
点A与点B有增大,点B合并到点A并剔除点B if(isCross(vertexA, vertexB)) {
vertexA = merge(vertexA, vertexB); delete vertexA; } } }

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for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) {
let vertexA = vertexes[i];
if(vertextA === undefined) continue;
// 注意这里 j = 0 而不是 j = i +1
for(let j = 0; j < len; ++j) {
let vertexB = vertexes[j];
if(vertextB === undefined) continue;
// 点A与点B有叠加,点B合并到点A并删除点B
if(isCross(vertexA, vertexB)) {
vertexA = merge(vertexA, vertexB);
delete vertexA;
}
}
}

加了小端点归并算法后,「端点识别」的准确度就上来了。经笔者本地测试已经得以
100% 识别有损的联网图了。

{

function drawRect(){
  // 描边矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(20, 20);
  ctx.lineTo(200, 20);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(20, 200);
  ctx.lineTo(20, 20);
  ctx.stroke();

  //填充矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(220, 20);
  ctx.lineTo(400, 20);
  ctx.lineTo(400, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 20);
  ctx.fill();
}
function drawRect(){
  // 描边矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(20, 20);
  ctx.lineTo(200, 20);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(20, 200);
  ctx.lineTo(20, 20);
  ctx.stroke();

  //填充矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(220, 20);
  ctx.lineTo(400, 20);
  ctx.lineTo(400, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 20);
  ctx.fill();
}

线条识别

作者分六个步骤完成「线段识别」:

  1. 加以的六个端点连接成线,并采集连线上N个「样本点」;
  2. 遍历样本点像素,假若像素色值不等于线段色值则象征这四个端点之间不存在线段

怎样收集「样式点」是个问题,太密集会潜移默化属性;太疏松精准度无法担保。

在作者面前有六个选取:N 是常量;N 是变量。
假设 N === 5。局部提取「样式点」如下:

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上图,会识别出三条线条:AB, BC 和 AC。而其实,AC不可能成线,它只是因为
AB 和 BC 视觉上共一线的结果。当然把 N 值向上提升可以缓解那些题材,可是 N
作为常量的话,这多少个常量的取量需要靠经验来判断,果然舍弃。

为了防止 AB 与 BC 同处平昔线时 AC 被辨认成线段,其实很简单 ——
三个「样本点」的间距小于或等于端点直径
假设 N = S / (2 * R),S 表示两点的距离,R
代表端点半径。局部提取「样式点」如下:

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如上图,成功地绕过了 AC。「线段识别算法」的伪代码实现如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) { let {x: x1,
y: y1} = vertexes[i]; for(let j = i + 1; j < len; ++j) { let {x:
x2, y: y2} = vertexes[j]; let S = Math.sqrt(Math.pow(x1 – x2, 2) +
Math.pow(y1 – y2, 2)); let N = S / (R * 2); let stepX = (x1 – x2) / N,
stepY = (y1 – y2) / n; while(–N) { // 样本点不是线段色
if(!isBelongLine(x1 + N * stepX, y1 + N * stepY)) break; } //
样本点都合格 —- 表示两点成线,保存 if(0 === N) lines.push({x1, y1, x2,
y2}) } }

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for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) {
let {x: x1, y: y1} = vertexes[i];
for(let j = i + 1; j < len; ++j) {
let {x: x2, y: y2} = vertexes[j];
let S = Math.sqrt(Math.pow(x1 – x2, 2) + Math.pow(y1 – y2, 2));
let N = S / (R * 2);
let stepX = (x1 – x2) / N, stepY = (y1 – y2) / n;
while(–N) {
// 样本点不是线段色
if(!isBelongLine(x1 + N * stepX, y1 + N * stepY)) break;
}
// 样本点都合格 —- 表示两点成线,保存
if(0 === N) lines.push({x1, y1, x2, y2})
}
}

cout << “Cannot open the camera” << endl;

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性能优化

出于「自动识图」需要对图像的的像素点举行围观,那么性能确实是个需要关注的题目。笔者设计的「自动识图算法」,在辨认图像的长河中需要对图像的像素做一遍扫描:「采集色值表」
与 「采集端点」。在围观次数上实际很难下降了,可是对于一张 750 * 1334
的底图来说,「自动识图算法」需要遍历三回长度为
750 * 1334 * 4 = 4,002,000
的数组,压力依旧会有的。笔者是从压缩被围观数组的尺码来进步性能的。

被围观数组的尺寸怎么压缩?
作者直接通过压缩画布的尺码来达到缩短被围观数组尺寸的。伪代码如下:

JavaScript

// 要削减的翻番 let resolution = 4; let [width, height] = [img.width
/ resolution >> 0, img.height / resolution >> 0];
ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height); let imageData =
ctx.getImageData(), data = imageData;

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// 要压缩的倍数
let resolution = 4;
let [width, height] = [img.width / resolution >> 0, img.height / resolution >> 0];
ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height);
let imageData = ctx.getImageData(), data = imageData;

把源图片缩短4倍后,得到的图形像素数组只有原来的
4^2 = 16倍。那在性质上是很大的擢升。

return -1;

rect()绘制矩形
rect(x, y, w,
h):绘制一个封闭的矩形路径
参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

rect()绘制矩形
rect(x, y, w,
h):绘制一个查封的矩形路径
参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

采纳「自动识图」的提出

即使笔者在该地测试的时候可以把具备的「底图」识别出来,不过并不可以担保其他开发者上传的图样是否被很好的辨识出来。笔者提议,可以把「自动识图」做为一个单身的工具使用。

笔者写了一个「自动识图」的单独工具页面:
可以在这一个页面生成对应的卡子配置。

}

function drawRect(){
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(20, 20, 180, 180);
  ctx.stroke();
  
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(220, 20, 180, 180);
  ctx.fill();
}
function drawRect(){
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(20, 20, 180, 180);
  ctx.stroke();
  
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(220, 20, 180, 180);
  ctx.fill();
}

结语

下边是本文介绍的「一笔画」的线上
DEMO 的二维码:

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玩耍的源码托管在:
个中玩耍实现的基点代码在:
机动识图的代码在:

谢谢耐心阅读完本小说的读者。本文仅表示作者的个人观点,如有不妥之处请不吝赐教。

感谢您的开卷,本文由 坑坑洼洼实验室
版权所有。假诺转载,请声明出处:凹凸实验室()

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评论

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int iLowH = 100; int iHighH = 140; int iLowS = 90; int iHighS = 255; int
iLowV = 90; int iHighV = 255;//设置黄色的颜色参量。

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Mat imgOriginal; bool bSuccess = cap.read(imgOriginal); if (!bSuccess) {
cout << “Cannot read a frame from video stream” << endl;
break; } Mat imgHSV; vectorhsvSplit;

 

 

cvtColor(imgOriginal, imgHSV, COLOR_BGR2HSV); 
//因为我们读取的是五彩缤纷图,直方图均衡化需要在HSV空间做

眼看绘图函数

当时绘图函数

split(imgHSV, hsvSplit);

strokeRect(x, y, w, h):
 绘制一个描边的矩形

strokeRect(x, y, w, h):
 绘制一个描边的矩形

equalizeHist(hsvSplit[2],hsvSplit[2]);

参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

merge(hsvSplit,imgHSV);

function drawRect(){
  ctx.strokeRect(20, 20, 180, 180);
}
function drawRect(){
  ctx.strokeRect(20, 20, 180, 180);
}

Mat imgThresholded;

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inRange(imgHSV, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS,
iHighV), imgThresholded);  //开操作 (去除一些噪点)

fillRect(x, y, w, h):
绘制一个填写的矩形

fillRect(x, y, w, h):
绘制一个填写的矩形

Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));

参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_OPEN, element);
//闭操作 (连接一些连通域)

function drawRect(){
    ctx.fillRect(20, 20, 180, 180);
}
function drawRect(){
    ctx.fillRect(20, 20, 180, 180);
}

morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_CLOSE, element);

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//对灰度图进行滤波

clearRect(x, y, w, h):
清除指定区域内的所有像素
参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

clearRect(x, y, w, h):
清除指定区域内的持有像素
参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

GaussianBlur(imgThresholded,imgThresholded, Size(3, 3), 0, 0);

免除画布的点子

清除画布的主意

imshow(“滤波后的图像”, imgThresholded);

ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);

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二值图

制图圆角矩形

绘图圆角矩形

水彩辨别过程至此为止。

在第五章中(canvas学习统计五:线段的端点与连接点)大家介绍了lineJoin属性
用来设置线的连接点的体制,因而大家可以绘制圆角矩形

在第五章中(canvas学习总计五:线段的端点与连接点)大家介绍了lineJoin属性
用来设置线的连接点的体裁,由此我们可以绘制圆角矩形

要想跟踪褐色,将其在原图像中用矩形框出,首先要将二值图中白色的概况描出

function drawRect(){
  ctx.lineWidth = 13;
  ctx.lineJoin = 'round';
  ctx.strokeRect(20, 20, 180, 180);
}
function drawRect(){
  ctx.lineWidth = 13;
  ctx.lineJoin = 'round';
  ctx.strokeRect(20, 20, 180, 180);
}

Mat cannyImage;

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Canny(imgThresholded, cannyImage, 128, 255, 3);

自然我们仍是可以够动用lineJoin的其它属性值绘制不同方法的矩形。我们可以协调测试一下。

本来我们还可以够利用lineJoin的另外属性值绘制不同措施的矩形。大家能够协调测试一下。

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总结:

总结:

canny图

途径绘制矩形

路线绘制矩形

接下去就是运用vector总括出外边缘的像素个数,之后再用矩形框圈出。并在中央画出十字,再次来到十字的坐标。

moveTo(),
lineTo()绘制路径,stroke()与fill()举行描边与填充

moveTo(),
lineTo()绘制路径,stroke()与fill()举办描边与填充

vector> contours; vectorhierarchy; findContours(cannyImage, contours,
hierarchy, RETR_澳门葡京,TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); //绘制轮廓for (int i = 0; i < (int)contours.size(); i++) {
drawContours(cannyImage, contours, i, Scalar(255), 1, 8); }
imshow(“处理后的图像”, cannyImage); //用矩形圈出大概并回到地点坐标
for(int i=0;ipoints=contours[i];

rect(x, y, w,
h)顺时针绘制路径,stroke()与fill()举办描边与填充

rect(x, y, w,
h)顺时针绘制路径,stroke()与fill()进行描边与填充

//对给定的2D点集,寻找最小面积的包围矩形

即时绘制矩形

登时绘制矩形

RotatedRect box=minAreaRect(Mat(points));

strokeRect(x, y, w, h):
绘制一个描边的矩形

strokeRect(x, y, w, h):
绘制一个描边的矩形

Point2f vertex[4];

fillRect(x, y, w, h):
绘制一个填写的矩形

fillRect(x, y, w, h):
绘制一个填写的矩形

box.points(vertex);

//绘制出最小面积的包围矩形

line(imgOriginal,vertex[0],vertex[1],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

line(imgOriginal,vertex[1],vertex[2],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

line(imgOriginal,vertex[2],vertex[3],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

line(imgOriginal,vertex[3],vertex[0],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

//绘制核心的光标

Point s1,l,r,u,d;

s1.x=(vertex[0].x+vertex[2].x)/2.0;

s1.y=(vertex[0].y+vertex[2].y)/2.0;

l.x=s1.x-10;

l.y=s1.y;

r.x=s1.x+10;

r.y=s1.y;

u.x=s1.x;

u.y=s1.y-10;

d.x=s1.x;

d.y=s1.y+10;

line(imgOriginal,l,r,Scalar(100,200,211),2,LINE_AA);

line(imgOriginal,u,d,Scalar(100,200,211),2,LINE_AA);

cout<<“Blue\n”<<“( “<<x<<“,”<<y<<”
)”<<endl;

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效果图

但是这么些代码的效能如故远远不够,先前时期可考虑加强功效,如只展现最大的矩形,自动依照光照来改变阈值来回应不同颜色意况下的场合。可想而知,有点特别意思了,再接再厉。

总体代码(文本有缺失,上传图片)

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爱你呦,方宇。

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