在Android上玩转Opencv 系列:12.基础知识轮廓查找/联通区域查找用法，并且用bounding box 标记结果

在 Android 中使用 OpenCV 进行 轮廓查找（Contour Detection）和 联通区域查找（Connected Components）是图像处理中的常见任务。你可以通过这些方法检测图像中的不同区域或物体。通过结合 bounding box（边界框）来标记这些检测到的区域，可以更直观地展示分析结果。

下面是详细的步骤和代码示例，演示如何在 Android 上使用 OpenCV 查找轮廓和联通区域，并且通过绘制 bounding box 来标记检测到的区域。

步骤总结

图像预处理：通常将图像转换为灰度图像，然后应用阈值或边缘检测（如 Canny）来获取二值图像。
查找轮廓：通过 findContours 查找图像中的轮廓。
联通区域查找：通过 connectedComponents 查找图像中的连通区域。
绘制边界框：在每个检测到的轮廓或联通区域上绘制矩形边界框（bounding box）。

1. 配置 OpenCV

在 build.gradle 文件中加入 OpenCV 依赖：

implementation 'org.opencv:opencv-android:4.5.1'

确保在项目中正确配置 OpenCV。

2. 轮廓查找与联通区域查找的实现

完整代码示例

import android.graphics.Bitmap;
import android.os.Bundle;
import android.widget.ImageView;
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
import org.opencv.android.Utils;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

    static {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        // 获取原始图片并转换为OpenCV Mat格式
        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.sample_image);
        Mat imgMat = new Mat();
        Utils.bitmapToMat(bitmap, imgMat);

        // 将图片转换为灰度图像
        Mat grayMat = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(imgMat, grayMat, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);

        // 高斯模糊去噪声
        Imgproc.GaussianBlur(grayMat, grayMat, new Size(5, 5), 1.5, 1.5);

        // 应用Canny边缘检测
        Mat edges = new Mat();
        Imgproc.Canny(grayMat, edges, 100, 200);

        // 查找轮廓
        List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
        Mat hierarchy = new Mat();
        Imgproc.findContours(edges, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        // 创建一个结果图像并在其上绘制边界框
        Mat resultMat = imgMat.clone();
        for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
            // 获取每个轮廓的外接矩形
            Rect boundingBox = Imgproc.boundingRect(contours.get(i));

            // 绘制边界框
            Imgproc.rectangle(resultMat, boundingBox.tl(), boundingBox.br(), new Scalar(0, 255, 0), 2);
        }

        // 将处理后的Mat转换为Bitmap
        Bitmap resultBitmap = Bitmap.createBitmap(resultMat.cols(), resultMat.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
        Utils.matToBitmap(resultMat, resultBitmap);

        // 显示图像
        ImageView imageView = findViewById(R.id.imageView);
        imageView.setImageBitmap(resultBitmap);
    }
}

代码解释：

加载图像并转换为 Mat 格式：首先，使用 BitmapFactory.decodeResource() 从资源文件中加载图像，并使用 Utils.bitmapToMat() 将 Bitmap 转换为 OpenCV 的 Mat 类型。
灰度化和模糊：将图像转换为灰度图像，然后应用高斯模糊（GaussianBlur）来去除噪声。这样有助于提高边缘检测的效果。
Canny 边缘检测：使用 Imgproc.Canny() 方法进行边缘检测，将图像中的边缘区域提取出来。
查找轮廓：通过 Imgproc.findContours() 查找图像中的轮廓。返回的轮廓是一个点集合，表示图像中的边界。
绘制边界框：通过 Imgproc.boundingRect() 获取每个轮廓的外接矩形（bounding box）。然后使用 Imgproc.rectangle() 在图像上绘制矩形，标记出每个轮廓区域。
转换并显示结果图像：将处理后的 Mat 转换为 Bitmap，然后通过 ImageView 在 Android 界面上显示。

3. 联通区域查找

使用 connectedComponents() 函数查找图像中的连通区域。这个函数返回的是图像中所有相连的区域，每个区域都有一个唯一的标签。对于每个连通区域，我们可以绘制一个 bounding box。

示例代码：联通区域查找并标记边界框

// 进行二值化处理
Mat thresholdMat = new Mat();
Imgproc.threshold(grayMat, thresholdMat, 100, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);

// 存储连通区域的标签
Mat labels = new Mat();
int numComponents = Imgproc.connectedComponents(thresholdMat, labels);

// 绘制连通区域的边界框
Mat resultMat = imgMat.clone();
for (int i = 0; i < numComponents; i++) {
    // 获取每个连通区域的边界框
    Mat componentMask = labels.clone();
    Core.inRange(componentMask, new Scalar(i), new Scalar(i), componentMask);

    // 查找每个连通区域的外接矩形
    List<MatOfPoint> contourList = new ArrayList<>();
    Imgproc.findContours(componentMask, contourList, new Mat(), Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    for (MatOfPoint contour : contourList) {
        Rect boundingBox = Imgproc.boundingRect(contour);
        Imgproc.rectangle(resultMat, boundingBox.tl(), boundingBox.br(), new Scalar(0, 255, 0), 2);
    }
}

// 将处理后的Mat转换为Bitmap
Bitmap resultBitmap = Bitmap.createBitmap(resultMat.cols(), resultMat.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Utils.matToBitmap(resultMat, resultBitmap);

// 显示图像
ImageView imageView = findViewById(R.id.imageView);
imageView.setImageBitmap(resultBitmap);

代码解释：

二值化图像：使用阈值处理将图像转换为二值图像。这样可以清晰地将前景和背景分开，为联通区域查找做准备。
connectedComponents() ：该函数用于查找图像中的所有连通区域，并返回一个标签图（labels）。每个连通区域都有一个唯一的标签值。
查找每个连通区域的轮廓：通过 Imgproc.findContours() 查找每个连通区域的轮廓。
绘制边界框：通过 Imgproc.boundingRect() 获取每个连通区域的外接矩形，然后在图像上绘制矩形，标记出每个连通区域。

4. 总结

• 轮廓查找：通过 findContours 查找图像中的物体轮廓，常用于形状分析、物体检测等任务。轮廓通常是物体的边界，可以通过 boundingRect 获取每个轮廓的边界框。

• 联通区域查找：通过 connectedComponents 查找图像中的连通区域，适用于图像分割、区域标记等任务。每个连通区域都可以用 boundingRect 绘制外接矩形。

通过这些方法，你可以在 Android 上进行边缘检测、轮廓查找和联通区域查找，并通过绘制 bounding box 标记检测结果。

在Android上玩转Opencv 系列:12.基础知识 轮廓查找/联通区域查找用法，并且用bounding box 标记结果

在Android上玩转Opencv 系列:12.基础知识轮廓查找/联通区域查找用法，并且用bounding box 标记结果