求助，如何求轮廓内最大的内接圆

tao_hau

图片经过简单的预处理能够得到较完整的轮廓，现想求出该轮廓中最大的内接圆，请问应该如何实现。

tao_hau

请各位指导指导

jsxyheu2014

群里面讨论了一下
参考
http://answers.opencv.org/question/1494/pointpolygontest-is-not-working-properly/

首先，了解一个函数
PointPolygonTest
测试点是否在多边形中
double cvPointPolygonTest( const CvArr* contour, CvPoint2D32f pt, int measure_dist );
contour 输入轮廓.
pt 针对轮廓需要测试的点。
measure_dist 如果非0，函数将估算点到轮廓最近边的距离。
函数cvPointPolygonTest 决定测试点是否在轮廓内，轮廓外，还是轮廓的边上（或者共边的交点上），它的返回值是正负零，相对应的，当measure_dist=0时，返回值是1, -1,0, 同样当 measure_dist≠0 ，它是返回一个从点到最近的边的带符号距离。

然后，转变一个思路。所谓最大内切圆，就是在轮廓中找一中心点，是的轮廓上所有的点到这个中心的距离 在所有可能中最大。
那么，然后就是一个简单遍历的问题。当然，如果如贾所说，首先控制搜索空间，会提高速度。

1. cv::MatcontourImg=imread("contour.png");
   
2. std::vector<cv::Mat>channels;
   
3. cv::split(contourImg,channels);// On these lines, the input image is paddedcv::Matgray(contourImg.rows+20,contourImg.cols+20,CV_8UC1);
   
4. gray=255;
   
5. channels[0].copyTo(gray(cv::Rect(10,10,contourImg.cols,contourImg.rows)));
   
6. cv::imshow("Original",gray);
   
7. std::vector<std::vector<cv::Point>>contours;
   
8. cv::findContours(gray,contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_NONE);
   
9. cv::Matdrawing(gray.size(),CV_8UC3);
   
10. cv::Matdraw2=drawing.clone();
    
11. cv::drawContours(drawing,contours,0,cv::Scalar(20,175,20),1,CV_AA);
    
12. doubledist,maxdist=-1;
    
13. cv::Pointcenter;
    
14. for(inti=0;i<contourImg.cols;i++)
    
15. {for(intj=0;j<contourImg.rows;j++){dist=pointPolygonTest(contours[0],cv::Point(i,j),true);
    
16. if(dist>maxdist)
    
17. {maxdist=dist;center=cv::Point(i,j);}}}cv::circle(drawing,center,maxdist,cv::Scalar(220,75,20),1,CV_AA);cv::imshow("Contours",drawing);cv::waitKey();return0;

复制代码

tao_hau

jsxyheu2014 发表于 2017-5-8 23:09
群里面讨论了一下
参考
http://answers.opencv.org/question/1494/pointpolygontest-is-not-working-proper ...

非常感谢您能一直这么关注我的问题，给予我知道之指导。我先学习一下，后面有不明白的还望多指教！

jsxyheu2014

重新这里并且贴出完整代码：
《如何寻找已知轮廓的最大内接圆》
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/6830093.html

tao_hau

jsxyheu2014 发表于 2017-5-9 13:08
重新这里并且贴出完整代码：
《如何寻找已知轮廓的最大内接圆》
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/683009 ...

这个方法到时不错，但是处理的时间会很久啊

guanyonglai

不过用楼上所说的函数要先把轮廓连续起来吧，我刚想了下可以用边缘法线的形式去连续边缘线，但只是想想，如果楼主有时间可以试着编下程序实现，可能比较花时间，楼上的程序没有加typedef vector<oint> VP;可能是版本不同吧，我的是VS2010，opencv2.4.9，，如果楼主弄好了边缘连续记得给我发一份哈937784613@qq.com，不甚感激

1. #include <opencv2/core/core.hpp>
   
2. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
   
3. #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
   
4. #include <iostream>
   
5. using namespace cv;
   
6. using namespace std;
   
7. 
   
8. typedef vector<Point> VP;
   
9. VP FindBigestContour(Mat src){   
   
10.     int imax = 0; //代表最大轮廓的序号
    
11.     int imaxcontour = -1; //代表最大轮廓的大小
    
12.     std::vector<std::vector<cv::Point>>contours;   
    
13.     findContours(src,contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    
14.     for (int i=0;i<contours.size();i++){
    
15.         int itmp =  contourArea(contours[i]);//这里采用的是轮廓大小
    
16.         if (imaxcontour < itmp ){
    
17.             imax = i;
    
18.             imaxcontour = itmp;
    
19.         }
    
20.     }
    
21.     return contours[imax];
    
22. }
    
23. int main(int argc, char* argv[])
    
24. {
    
25.     Mat src = imread("0619.png");
    
26.     Mat temp;
    
27.     cvtColor(src,temp,COLOR_BGR2GRAY);
    
28.     threshold(temp,temp,100,255,THRESH_OTSU);
    
29.     imshow("src",temp);
    
30.     //寻找最大轮廓
    
31.     VP VPResult = FindBigestContour(temp);
    
32.     //寻找最大内切圆
    
33.     int dist = 0;
    
34.     int maxdist = 0;
    
35.     Point center;
    
36.     for(int i=0;i<src.cols;i++)
    
37.     {
    
38.         for(int j=0;j<src.rows;j++)
    
39.         {
    
40.             dist = pointPolygonTest(VPResult,cv::Point(i,j),true);
    
41.             if(dist>maxdist)
    
42.             {
    
43.                 maxdist=dist;
    
44.                 center=cv::Point(i,j);
    
45.             }
    
46.         }
    
47.     }
    
48.     //绘制结果
    
49.     circle(src,center,maxdist,Scalar(0,0,255));
    
50.     imshow("dst",src);
    
51.     waitKey();
    
52. }

复制代码

beichen2012

tao_hau 发表于 2017-5-9 15:08
这个方法到时不错，但是处理的时间会很久啊

可以考虑在轮廓的最大外接矩形区域内遍历 。

张琛

可以根据具体的应用场景缩小圆心的遍历范围