C ++ Opencv重新缩放边界矩形

Posted 2023-02-17

【中文标题】C ++ Opencv重新缩放边界矩形

【英文标题】：C++ Opencv Rescale Bounding Rect

【发布时间】：2017-05-31 17:43:26

【问题描述】：

所以，我有一个问题：

我在android中做opencv，因为我用手机拍摄的图像分辨率非常高，我想将图像调整为更小的图像，获取轮廓并处理图像，然后在原始图像上创建边界矩形.为此，我需要缩放该边界框，使其完全适合我的原始图像。我拥有的代码在处理和绘制原始图像上的边界框时效果很好，但是，如何进行缩放？这是代码sn-p：

 Mat &image = *(Mat *) matAddrRgba;
//over here I should resize image and do the processing with the resized one, and in the end, scale everything back so I can draw the bounding box to the original
    Rect bounding_rect;

    Mat thr(image.rows, image.cols, CV_8UC1);
    cvtColor(image, thr, CV_BGR2GRAY); //Convert to gray
    threshold(thr, thr, 150, 255, THRESH_BINARY + THRESH_OTSU); //Threshold the gray

    vector<vector<Point> > contours; // Vector for storing contour
    vector<Vec4i> hierarchy;
    RotatedRect rect;
    findContours(thr, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP,
                 CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // Find the contours in the image
    sort(contours.begin(), contours.end(),
         compareContourAreas);            //Store the index of largest contour
    bounding_rect = boundingRect(contours[0]);
    rect = minAreaRect(contours[0]);
    // matrices we'll use
    Mat rot_mat, rotated;
    // get angle and size from the bounding box
    float angle = rect.angle;
    Size rect_size = rect.size;

    if (rect.angle < -45.) 
        angle += 90.0;
        swap(rect_size.width, rect_size.height);
    

    rot_mat = getRotationMatrix2D(rect.center, angle, 1);

    warpAffine(image, rotated, rot_mat, image.size(), INTER_CUBIC);

    image = rotated;

    cvtColor(image, thr, CV_BGR2GRAY); //Convert to gray
    threshold(thr, thr, 150, 255, THRESH_BINARY + THRESH_OTSU); //Threshold the gray

    findContours(thr, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    sort(contours.begin(), contours.end(), compareContourAreas);
    bounding_rect = boundingRect(contours[0]);

    image = Mat(image, bounding_rect);

【问题讨论】：

"如何进行缩放" -- 除非是指攀爬或从对象上移除鳞片，否则 乘法 往往可以解决问题。您可以将scale-1 的偏移量添加到新的宽度和高度，使其更适合一点。只需拿一张方形纸并画出来——这不应该花太多精力来弄清楚。

@DanMašek 我得到了旋转的矩形，这是我计算的产物。然后我旋转图像以使其与我的设备完美对齐。之后，我使用旋转的矩形进行裁剪（从中创建边界矩形）。如何扩展/乘/放大边界矩形？

例如，如果您将图像的宽度和高度加倍，则相同的缩放因子适用于坐标。所以边界框的 x 和 y 坐标会加倍，它的宽度和高度会加倍。

@DanMašek 有没有办法从中心放大边界框，所以可以说，将宽度和高度加倍，但将中心留在原处？

假设您在 (0,0) 处有一个尺寸为 (2,4) 的边界框。因此，中心位于 (1,2)。 |现在我们将边界框的大小加倍，所以它的新维度是 (4,8)。这将新中心置于 (2,4)。新中心与旧中心的偏移量为 (1, 2)。因此，为了使中心匹配，我们必须将边界框的位置偏移到 (-1, -2)。 |我真的建议您尝试使用一张正方形或方格纸来解决这些问题，以帮助您将其可视化。

【参考方案1】：

好的，那么，我将从这个开始：

    Mat &img = (Mat ) matAddrRgba;
    Mat image;
    double thrA = 5;
    resize(img, image, Size((int) (img.size().width / thrA), (int) (img.size().height / thrA)));

    Rect bounding_rect;

    Mat thr(image.rows, image.cols, CV_8UC1);
    cvtColor(image, thr, CV_BGR2GRAY); //Convert to gray
    threshold(thr, thr, 150, 255, THRESH_BINARY + THRESH_OTSU); //Threshold the gray

    vector<vector<Point> > contours; // Vector for storing contour
    vector<Vec4i> hierarchy;
    RotatedRect rect;
    findContours(thr, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP,
                 CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // Find the contours in the image
    sort(contours.begin(), contours.end(),
         compareContourAreas);            //Store the index of largest contour
    bounding_rect = boundingRect(contours[0]);

    bounding_rect.width = (int) (bounding_rect.width * thrA);
    bounding_rect.height = (int) (bounding_rect.height * thrA);
    bounding_rect.x = (int) (bounding_rect.x * thrA);
    bounding_rect.y = (int) (bounding_rect.y * thrA);

    rectangle(img, bounding_rect, Scalar(0, 172, 236, 255), 3);

如您所见，您应该有一个比例尺，该比例尺应该乘以边界矩形的宽度、高度、x 和 y。你可以从中找出其余的。