OpenCV案例｜基于轮廓分析对象提取

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作者丨gloomyfish

来源丨OpenCV学堂

编辑丨极市平台

极市导读

本文介绍了如何使用OpenCV进行轮廓分析以提取图像中的白色区域，并提供了详细的工作流程和代码示例，展示了从图像预处理到轮廓检测和面积计算的完整步骤。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿

前言

问：基于OpenCV如何找到白色区域，有什么思路？OpenCV方法有什么好的思路吗？找到下面的图中两个白色区域的方法。

其实就是用轮廓分析搞定。

OpenCV解决

基于OpenCV实验大师工具软件1.1 设计的流程如下：

最终每一步的运行结果如下：

面积计算数据跟统计结果如下：

OpenCV工作流引擎SDK支持

通过导出的vm配置文件，加载到工作流引擎，可以实现流程复用，处理多张图像，支持的SDK调用代码如下：

#include "main_workflow.h"
#include 
#include 

int main(int argc, char** argv) {
  std::shared_ptr engine(new QTongCoreCVWorkFlow());
  bool succ = engine->initWorkFlow("D:/12121.vm", "69585e470300cdb5a6910131eb639882");
  if (!succ) {
    std::cout "Could not load workflow file here..." std::endl;
    return -1;
  }
  cv::Mat frame = cv::imread("D:/facedb/CT_Testing/nCovAg6.bmp");
  cv::namedWindow("OpenCV实验大师 C++工作流引擎演示", cv::WINDOW_NORMAL);
  cv::Mat result;
  std::vectorstd::string> logs;
  engine->run_workflow(frame, result, logs);

  cv::imshow("OpenCV实验大师 C++工作流引擎演示", result);
  cv::waitKey(0);
  cv::destroyAllWindows();
  return 0;
}