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在等高线中查找点

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所以这是我用来检测 contours 的代码：

IplImage* DetectAndDrawQuads(IplImage* img)

{
CvSeq* contours;
CvSeq* result;
CvMemStorage *storage = cvCreateMemStorage(0);

IplImage* ret = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 3);
IplImage* temp = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1);

cvCvtColor(img, temp, CV_BGR2GRAY);

cvFindContours(temp, storage, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));

while(contours)
{
    result = cvApproxPoly(contours, sizeof(CvContour), storage, CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(contours)*0.10, 0); //*0.2


    if((result->total) == 4)  
    {
        CvPoint *pt[4];
        for(int i=0;i<4;i++)
            pt[i] = (CvPoint*)cvGetSeqElem(result, i);

            cvLine(ret, *pt[0], *pt[1], cvScalar(255));
            cvLine(ret, *pt[1], *pt[2], cvScalar(255));
            cvLine(ret, *pt[2], *pt[3], cvScalar(255));
            cvLine(ret, *pt[3], *pt[0], cvScalar(255));


    }

    contours = contours->h_next;

}

cvReleaseImage(&temp);
cvReleaseMemStorage(&storage);

return ret;
}


int main()

{

    IplImage* img = cvLoadImage("D:\\Database\\eye2.jpg");
IplImage* contourDrawn = 0;
cvNamedWindow("original");
cvShowImage("original", img);

contourDrawn = DetectAndDrawQuads(img);
cvNamedWindow("contours");
cvShowImage("contours", contourDrawn);

cvWaitKey(0);
return 0;
}

这是我用来测试程序的 Pic ：Input

我试图将轮廓作为找到输入面部的面部表情的初步步骤 . 这是 Result 当我试图运行程序时（ Original [left]和 Output [right]）：Result

正如您所看到的，二进制图像中似乎存在一些噪声（我在查找轮廓程序（上面的代码）中输入之前实际上已经预处理了） .

我的问题是：

  • 如何在轮廓中找到点（例如，顶部，底部，中心，最左侧和最右侧 - >基本点，以进行几何计算以确定面部表情） .

非常感谢你，如果你能帮助我的话 . 到目前为止，这是我可以生成的关于找到轮廓的最佳输出 . 此外，如果你能帮助我更准确地提取轮廓，那将非常感激 . 谢谢 . :)

c++ opencv expression contour

1 回答

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    cvPoint rightMost = (0, 0); 
cvPoint leftMost = (gray->width, 0);
cvPoint bottom =  (0, gray->height);
cvPoint top = (0, 0);;   
for( CvSeq* current = contours; current != NULL; current = current->h_next )
{
    for( int i = 0; i < current->total; i++ )
    {
         CvPoint* pt = (CvPoint*)cvGetSeqElem( current, i );
         int pixVal = (int)(gray->imageData + pt->x * gray->widthStep)[pt->y];
        //find the point, which coordinate X is the biggest
         if( pt->x > rightMost ) 
         {
            rightMost->x = pt->x;  
            rightMost->y = pt->y;
         }  
        //find the point, which coordinate X is the smallest
         if( pt->x < leftMost ) 
         {
            leftMost->x = pt->x;  
            leftMost->y = pt->y;
         }  
        //find the point, which coordinate Y is the biggest
         if( pt->y > top )
         {
            top->x = pt->x;  
            top->y = pt->y;
         }    
        //find the point, which coordinate Y is the smallest
         if( pt->x < bottom ) 
         {
            bottom->x = pt->x;  
            bottom->y = pt->y;
         }  

    }
}
cvPoint ptCenter(cvRound(( rightMost + leftMost ) / 2), ( top + bottom ) / 2 );

    我没有尝试过这段代码，但我认为这会有所帮助！

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