// NumberDemo.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string>
#define CV_VERSION_ID CVAUX_STR(CV_MAJOR_VERSION) CVAUX_STR(CV_MINOR_VERSION) CVAUX_STR(CV_SUBMINOR_VERSION)
#ifdef _DEBUG
#define cvLIB(name) "opencv_" name CV_VERSION_ID "d"
#else
#define cvLIB(name) "opencv_" name CV_VERSION_ID
#endif
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>//创建界面的头文件
#pragma comment(lib,cvLIB("core"))
#pragma comment(lib, cvLIB("imgproc"))
#pragma comment(lib, cvLIB("highgui"))
using namespace cv;
using namespace std;
#define N 5 //载入数字图片个数
string testPic[] = {"test1.jpg","test2.jpg","test3.jpg","test4.jpg","test5.jpg","test6.jpg","test7.jpg","test8.jpg","test9.jpg","test10.jpg"};
int thres = 115; //二值化阀值
//int flag0 = 1; //准确标志 1为不符合，0为符合
int n_min = 80; //识别数字轮廓长度的下限 单位（像素）
int n_max = 400; //识别数字轮廓长度的上限
//数字轮廓的长度和宽度 单位（像素）
int n_width_min = 5,n_width_max = 40;
int n_height_min = 30,n_height_max = 50;
// 数组成员之间的距离小于一个阀值视为一个数
int n_width_n_min = 15,n_width_n_max = 40;
string picture[] = {"0.jpg","1.jpg","2.jpg","3.jpg","4.jpg"}; //数字图片集 这里储存白底黑子的数字图片 0 - 4；
CvSeq *pic[N]; //储存数字图片轮廓
CvSeq* GetImageContour(IplImage* srcIn,int flag = 0)
{
IplImage* src;
CvSeq* seq; //储存图片轮廓信息
int total = 0; //轮廓总数
int count = 0;
src = cvCreateImage(cvGetSize(srcIn),8,1);
//拷贝图像
cvCopy(srcIn,src);
//创建空间
CvMemStorage* mem = cvCreateMemStorage(0);
if(!mem)
{
printf("mem is NULL!");
}
//二值化图像
cvThreshold(src,src,thres,255,CV_THRESH_BINARY_INV);
//计算图像轮廓 0-只获取最外部轮廓 1-获取全部轮廓
if(flag == 0)
{
total = cvFindContours(src,mem,&seq,sizeof(CvContour),CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_NONE,cvPoint(0,0));
}
if(flag == 1)
{
total = cvFindContours(src,mem,&seq,sizeof(CvContour),CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_NONE,cvPoint(0,0));
}
// printf("total = %d\n",total);
//释放图像空间
cvReleaseImage(&src);
//返回轮廓信息
return seq;
}
//数字图片轮廓计算
void Init(void)
{
IplImage *src0,*src;
int i;
for(i=0;i<5;i++)
{
src0 = cvLoadImage(picture[i].c_str(),CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if(!src0)
{
printf("Couldn't load %s\n",picture[i]);
exit(1);
}
src = cvCloneImage( src0 );
pic[i] = GetImageContour(src,0); //只获取最外部轮廓
}
}
int ReadNumber(CvSeq* contoursTemp)
{
int i;
double tmp = 5,min = 5;
int num = -1;
for(i=0;i<N;i++)
{
tmp = cvMatchShapes(contoursTemp,pic[i],1); //匹配
if(tmp < min)
{
min = tmp;
num = i;
}
}
return num;
}
void Paixu(int numList[100][2],int count) //将数字按横坐标从左往右排列
{
int i,j; //循环
int n=0; //融合后的数字个数
int tem;
int head = 0,tail = 1;
int width = 0; //两数字间的距离
int newList[100] = {0}; //数字融合后的新序列
for(i=0;i<count-1;i++)
{
for(j=i+1;j<count;j++)
{
if(numList[i][1] > numList[j][1])
{
//交换坐标
tem = numList[i][1];numList[i][1] = numList[j][1];numList[j][1] = tem;
//交换数字
tem = numList[i][0];numList[i][0] = numList[j][0];numList[j][0] = tem;
}
}
}
if(count == 0)
{
printf("no number!");
}
else
{
for(i=0;i<count;i++)
{
printf("%d\t",numList[i][0]);
}
}
//数字融合，可以自己改。。。。数字从左往右的顺序都在numList里面，[0]为数,[1]为坐标，自己可以根据数字间的距离判断是否为一个数
if(count == 2)
{
width = numList[1][1] - numList[0][1];
if((width < n_width_n_max) && (width > n_width_n_min))
{
tem = numList[0][0] * 10 + numList[1][0];
newList[0] = tem;
}
printf("the number is %d\t",newList[0]);
}
}
int main()
{
int travel = 1; //如果为0，识别中间数字,如果为1，识别右边数字.其他数字，全部识别
int i; //循环标志
int count=0; //数字轮廓个数
int num = -1; //识别一幅图像中的一个数字
int numList[100][2]; //一幅图像中的数字序列 一维是数字，二维是数字所在横坐标
CvPoint pt1,pt2;
CvRect ins;
Init(); //初始化,在pic中储存所有图片轮廓
//CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
IplImage* img = cvLoadImage(testPic[1].c_str(),CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if(travel == 0)
{
ins.x=170;
ins.y=140;
ins.width = 300;
ins.height = 200;
cvSetImageROI(img,ins);
}
if(travel == 1)
{
ins.x=470;
ins.y=140;
ins.width = 165;
ins.height = 200;
cvSetImageROI(img,ins);
}
IplImage* imgColor = cvCreateImage(cvGetSize(img),8,3);
IplImage* contoursImage = cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height),8,1);
CvSeq* contours = 0 , *contoursTemp=0;
cvZero(contoursImage);
/*
//对图像进行二值化
cvThreshold(img,img,100,255,CV_THRESH_BINARY);
//img的备份
cvCvtColor(img,imgColor,CV_GRAY2BGR);
*/
/*
// 提取图像img的轮廓信息 contours指向第一个轮廓
int total = cvFindContours( img, storage, &contours, sizeof(CvContour),
CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0) );
*/
contours = GetImageContour(img,1); //获取轮廓信息
contoursTemp = contours ;
//对轮廓进行循环
for(; contoursTemp!=0 ; contoursTemp=contoursTemp->h_next)
{
//如果符合数字轮廓长度条件 保留并画出
if(contoursTemp->total > n_min && contoursTemp->total < n_max)
{
num = -1;
CvRect rect = cvBoundingRect(contoursTemp,1); //根据序列，返回轮廓外围矩形
//如果满座数字轮廓长宽
if( (rect.width >= n_width_min && rect.width <= n_width_max) && (rect.height >= n_height_min && rect.height <= n_height_max) )
{
//匹配该轮廓数字
num = ReadNumber(contoursTemp);
//计算矩形顶点
pt1.x = rect.x;
pt1.y = rect.y;
pt2.x = rect.x + rect.width;
pt2.y = rect.y + rect.height;
if(num >= 0)
{
numList[count][0] = num; //一维存数字
numList[count][1] = rect.x; //二维存数字横坐标
}
//在原图上绘制轮廓外矩形
cvRectangle(imgColor,pt1,pt2,CV_RGB(0,255,0),2);
//提取外轮廓 上的所以坐标点
for( i=0; i<contoursTemp->total; i++)
{
CvPoint * pt = (CvPoint*)cvGetSeqElem(contoursTemp, i); // 读出第i个点。
cvSetReal2D(contoursImage , pt->y , pt->x , 255.0);
cvSet2D(imgColor,pt->y,pt->x,cvScalar(0,0,255,0));
}
count++; //数字轮廓+1
}
}
}
Paixu(numList,count); //将数字按横坐标从左往右的顺序排列
// printf("How number:%d\n",count); //输出数字字符个数
for(i=0;i<count;i++)
{
printf("%d(%d)\t",numList[i][0],numList[i][1]);
}
cvNamedWindow( "image", 1 );
cvShowImage( "image", imgColor );
cvNamedWindow( "contours");
cvShowImage("contours",contoursImage);
cvWaitKey(0);
cvResetImageROI(imgColor);
cvResetImageROI(img);
cvReleaseImage( &img );
cvReleaseImage(&contoursImage);
cvReleaseImage(&imgColor);
return 0;
}
图片包:opencvreadnumber
结果图：
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