Java OpenCVライブラリを使用して画像の輪郭を見つける方法は？

輪郭は、特定の形状の境界に沿ったすべての点を結ぶ線に他なりません。これを使用すると、次のことができます-

• オブジェクトの形を見つけます。

• オブジェクトの面積を計算します。

• オブジェクトを検出します。

• オブジェクトを認識します。

findContours（）を使用して、画像内のさまざまな形状やオブジェクトの輪郭を見つけることができます 方法。このメソッドは、次のパラメーターを受け入れます-

• バイナリイメージ。

• タイプMatOfPointの空のリストオブジェクト 輪郭を保存します。

• 画像トポロジを格納するための空のMatオブジェクト。

• 指定された画像の輪郭を見つけるためのモードと方法を指定する2つの整数変数。

例

import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class FindingContours {
   public static void main(String args[]) throws Exception {
      //Loading the OpenCV core library
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
      String file ="D:\\Images\\shapes.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);
      //Converting the source image to binary
      Mat gray = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type());
      Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
      Mat binary = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type(), new Scalar(0));
      Imgproc.threshold(gray, binary, 100, 255, Imgproc.THRESH_BINARY_INV);
      //Finding Contours
      List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
      Mat hierarchey = new Mat();
      Imgproc.findContours(binary, contours, hierarchey, Imgproc.RETR_TREE,
      Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
      Iterator<MatOfPoint> it = contours.iterator();
      while(it.hasNext()) {
         System.out.println(it.next());
      }
      /*
      Mat draw = Mat.zeros(binary.size(), CvType.CV_8UC3);
      for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
         System.out.println(contours);
         Scalar color = new Scalar(0, 0, 255);
         //Drawing Contours
         Imgproc.drawContours(draw, contours, i, color, 2, Imgproc.LINE_8, hierarchey, 2, new Point() ) ;
      }
      HighGui.imshow("Contours operation", draw);
      HighGui.waitKey();
      */
   }
}

出力

Mat [ 29*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19829510,
dataAddr=0x19826dc0 ]
Mat [ 58*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19829580,
dataAddr=0x19826f00 ]
Mat [ 35*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19828be0,
dataAddr=0x19827100 ]
Mat [ 117*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19829190,
dataAddr=0x19827280 ]
Mat [ 1*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x198292e0,
dataAddr=0xba8280 ]
Mat [ 78*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19829350,
dataAddr=0x19827680 ]
Mat [ 63*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x198289b0,
dataAddr=0x19827940 ]
Mat [ 120*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19828e80,
dataAddr=0x19827b80 ]
Mat [ 4*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19829430,
dataAddr=0xb84580 ]
Mat [ 4*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19829120,
dataAddr=0xb84440 ]
Mat [ 136*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19828ef0,
dataAddr=0x19827f80 ]
Mat [ 120*1*CV_32SC2, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x19828b00,
dataAddr=0x19828440 ]