绘制矩形,H5游戏开发

H5游戏开发:一笔画

2017/11/07 · HTML5 ·
游戏

初稿出处: 坑坑洼洼实验室   

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此次来大家用opencv来落到实处识别跟踪粉红色物体并回到地点坐标的成效。

在第三章中(canvas学习计算三:绘制路径-线段)我们提升Canvas绘图环境中稍加属于登时绘制图形方法,有些绘图方法是按照路径的。

在第三章中(canvas学习统计三:绘制路径-线段绘制矩形,H5游戏开发。)我们加强Canvas绘图环境中微微属于立时绘制图形方法,有些绘图方法是依据路径的。

H5游戏开发:一笔画

by leeenx on 2017-11-02

一笔画是图论[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%BE%E8%AE%BA)中一个有名的题材,它起点于柯罗萨利奥堡七桥问题[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9F%AF%E5%B0%BC%E6%96%AF%E5%A0%A1%E4%B8%83%E6%A1%A5%E9%97%AE%E9%A2%98)。地工学家欧拉在他1736年刊出的舆论《柯伯明翰堡的七桥》中不仅仅缓解了七桥题材,也提议了一笔画定理,顺带解决了一笔画问题。用图论的术语来说,对于一个加以的连通图[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%BF%9E%E9%80%9A%E5%9B%BE)存在一条恰好含有所有线段并且没有重新的途径,那条途径就是「一笔画」。

招来连通图那条途径的历程就是「一笔画」的嬉戏经过,如下:

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该成效分为两有的,识别颜色,跟踪颜色。

随即绘制图形方法仅有四个strokeRect(),fillRect(),五个措施都是用来绘制矩形的。

眼看绘制图形方法仅有多个strokeRect(),fillRect(),五个法子都是用来绘制矩形的。

游戏的兑现

「一笔画」的落到实处不复杂,小编把贯彻进度分成两步:

  1. 底图绘制
  2. 相互绘制

「底图绘制」把连通图以「点线」的样式显示在画布上,是游玩最简单完结的部分;「交互绘制」是用户绘制解题路径的经过,那么些历程会重点是处理点与点动态成线的逻辑。

要想完毕颜色的鉴别,我们要打开录像头,读取捕获的图像。将图像的颜料通道转化为HSV,设置选用的一定颜色的参数。使用inRange函数将图像转变为二值图,其中黄色部分显得为白色,其他为藏蓝色。

Canvas的API提供了之类多个主意,分别用于矩形的排除,描边与填充

Canvas的API提供了之类七个法子,分别用于矩形的排除,描边与填充

底图绘制

「一笔画」是多关卡的游戏方式,作者决定把关卡(连通图)的定制以一个布局接口的花样对外揭破。对外暴光关卡接口需要有一套描述连通图形状的标准,而在作者面前有多少个选取:

  • 点记法
  • 线记法

举个连通图 —— 五角星为例来说一下那四个选项。

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点记法如下:

JavaScript

levels: [ // 当前关卡 { name: “五角星”, coords: [ {x: Ax, y: Ay}, {x:
Bx, y: By}, {x: Cx, y: Cy}, {x: Dx, y: Dy}, {x: Ex, y: Ey}, {x: Ax, y:
Ay} ] } … ]

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levels: [
// 当前关卡
{
name: "五角星",
coords: [
{x: Ax, y: Ay},
{x: Bx, y: By},
{x: Cx, y: Cy},
{x: Dx, y: Dy},
{x: Ex, y: Ey},
{x: Ax, y: Ay}
]
}
]

线记法如下:

JavaScript

levels: [ // 当前关卡 { name: “五角星”, lines: [ {x1: Ax, y1: Ay, x2:
Bx, y2: By}, {x1: Bx, y1: By, x2: Cx, y2: Cy}, {x1: Cx, y1: Cy, x2: Dx,
y2: Dy}, {x1: Dx, y1: Dy, x2: Ex, y2: Ey}, {x1: Ex, y1: Ey, x2: Ax, y2:
Ay} ] } ]

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levels: [
// 当前关卡
{
name: "五角星",
lines: [
{x1: Ax, y1: Ay, x2: Bx, y2: By},
{x1: Bx, y1: By, x2: Cx, y2: Cy},
{x1: Cx, y1: Cy, x2: Dx, y2: Dy},
{x1: Dx, y1: Dy, x2: Ex, y2: Ey},
{x1: Ex, y1: Ey, x2: Ax, y2: Ay}
]
}
]

「点记法」记录关卡通关的一个答案,即端点要按一定的次第存放到数组
coords中,它是有序性的记录。「线记法」通过两点描述连通图的线条,它是无序的笔录。「点记法」最大的优势是彰显更简明,但它必须记录一个及格答案,小编只是关卡的搬运工不是关卡创建者,所以作者最后挑选了「线记法」。:)

代码:

  • clearRect(x, y, w, h):
    清除指定区域,使其为全透明
  • strokeRect(x, y, w, h):
    绘制一个描边的矩形
  • fillRect(x, y, w, h):
    绘制一个填写的矩形
  • clearRect(x, y, w, h):
    清除指定区域,使其为全透明
  • strokeRect(x, y, w, h):
    绘制一个描边的矩形
  • fillRect(x, y, w, h):
    绘制一个填写的矩形

相互绘制

在画布上绘制路径,从视觉上就是「拔取或延续连通图端点」的历程,那一个历程必要缓解2个问题:

  • 手指下是或不是有端点
  • 当选点到待选中点之间是或不是成线

采集连通图端点的坐标,再监听手指滑过的坐标可以清楚「手指下是不是有点」。以下伪代码是采访端点坐标:

JavaScript

// 端点坐标新闻 let coords = []; lines.forEach(({x1, y1, x2, y2})
=> { // (x1, y1) 在 coords 数组不存在 if(!isExist(x1, y1))
coords.push([x1, y1]); // (x2, y2) 在 coords 数组不设有
if(!isExist(x2, y2)) coords.push([x2, y2]); });

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// 端点坐标信息
let coords = [];
lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => {
// (x1, y1) 在 coords 数组不存在
if(!isExist(x1, y1)) coords.push([x1, y1]);
// (x2, y2) 在 coords 数组不存在
if(!isExist(x2, y2)) coords.push([x2, y2]);
});

以下伪代码是监听手指滑动:

JavaScript

easel.addEventListener(“touchmove”, e => { let x0 =
e.targetTouches[0].pageX, y0 = e.targetTouches[0].pageY; // 端点半径
—— 取连通图端点半径的2倍,提高活动端体验 let r = radius * 2;
for(let [x, y] of coords){ if(Math.sqrt(Math.pow(x – x0, 2) +
Math.pow(y – y0), 2) <= r){ // 手指下有端点,判断是或不是连线
if(canConnect(x, y)) { // todo } break; } } })

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easel.addEventListener("touchmove", e => {
let x0 = e.targetTouches[0].pageX, y0 = e.targetTouches[0].pageY;
// 端点半径 —— 取连通图端点半径的2倍,提升移动端体验
let r = radius * 2;
for(let [x, y] of coords){
if(Math.sqrt(Math.pow(x – x0, 2) + Math.pow(y – y0), 2) <= r){
// 手指下有端点,判断能否连线
if(canConnect(x, y)) {
// todo
}
break;
}
}
})

在未绘制任何线段或端点此前,手指滑过的任意端点都会被看做「一笔画」的开首点;在绘制了线段(或有选中点)后,手指滑过的端点能不能与选中点串连成线段须要按照现有标准进行判断。

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上图,点A与点B可连接成线段,而点A与点C不可以三番五次。作者把「可以与指定端点连接成线段的端点称作可行连接点」。连通图端点的卓有功能连接点从连通图的线条中提取:

JavaScript

coords.forEach(coord => { // 有效连接点(坐标)挂载在端点坐标下
coord.validCoords = []; lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => { //
坐标是当前线段的源点 if(coord.x === x1 && coord.y === y1) {
coord.validCoords.push([x2, y2]); } // 坐标是现阶段线段的终端 else
if(coord.x === x2 && coord.y === y2) { coord.validCoords.push([x1,
y1]); } }) })

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coords.forEach(coord => {
// 有效连接点(坐标)挂载在端点坐标下
coord.validCoords = [];
lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => {
// 坐标是当前线段的起点
if(coord.x === x1 && coord.y === y1) {
coord.validCoords.push([x2, y2]);
}
// 坐标是当前线段的终点
else if(coord.x === x2 && coord.y === y2) {
coord.validCoords.push([x1, y1]);
}
})
})

But…有效连接点只好判断多个点是不是为底图的线条,那只是一个静态的参照,在骨子里的「交互绘制」中,会境遇以下境况:

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如上图,AB已串连成线段,当前选中点B的卓有功能连接点是 A 与 C。AB
已经一连成线,如若 BA 也串连成线段,那么线段就再度了,所以那时 BA
无法成线,唯有 AC 才能成线。

对选中点而言,它的实用连接点有二种:

  • 与选中点「成线的有效连接点」
  • 与选中点「未成线的立竿见影连接点」

其间「未成线的卓有成效连接点」才能插手「交互绘制」,并且它是动态的。

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回头本节内容早先提的三个问题「手指下是不是有端点」 与
「选中点到待选中点之间是还是不是成线」,其实可统一为一个题材:手指下是或不是存在「未成线的可行连接点」。只须把监听手指滑动遍历的数组由连通图所有的端点坐标
coords 替换为当前选中点的「未成线的得力连接点」即可。

从那之后「一笔画」的显要作用已经落到实处。可以超过体验一下:

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VideoCapture cap(0);//打开视频头

俺们先来探视基于路径的绘图矩形的不二法门

大家先来探望基于路径的绘图矩形的方法

电动识图

小编在录入关卡配置时,发现一个7条边以上的过渡图很不难录错或录重线段。小编在揣摩是不是开发一个自动识别图形的插件,毕竟「一笔画」的图样是有平整的几何图形。

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上面的卡子「底图」,一眼就足以识出多个颜色:

  • 白底
  • 端点颜色
  • 线条颜色

同时那三种颜色在「底图」的面积大小顺序是:白底 > 线段颜色 >
端点颜色。底图的「采集色值表算法」很简单,如下伪代码:

JavaScript

let imageData = ctx.getImageData(); let data = imageData.data; // 色值表
let clrs = new Map(); for(let i = 0, len = data.length; i < len; i +=
4) { let [r, g, b, a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2],
data[i + 3]]; let key = `rgba(${r}, ${g}, ${b}, ${a})`; let value =
clrs.get(key) || {r, g, b, a, count: 0}; clrs.has(key) ? ++value.count :
clrs.set(rgba, {r, g, b, a, count}); }

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let imageData = ctx.getImageData();
let data = imageData.data;
// 色值表
let clrs = new Map();
for(let i = 0, len = data.length; i < len; i += 4) {
let [r, g, b, a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2], data[i + 3]];
let key = `rgba(${r}, ${g}, ${b}, ${a})`;
let value = clrs.get(key) || {r, g, b, a, count: 0};
clrs.has(key) ? ++value.count : clrs.set(rgba, {r, g, b, a, count});
}

对此连通图来说,只要把端点识别出来,连通图的概貌也就出去了。

if ( !cap.isOpened() )

moveTo(), lineTo()

moveTo(), lineTo()

端点识别

辩论上,通过采访的「色值表」可以平昔把端点的坐标识别出来。作者设计的「端点识别算法」分以下2步:

  1. 按像素扫描底图直到遇到「端点颜色」的像素,进入第二步
  2. 从底图上革除端点并记下它的坐标,重回继续第一步

伪代码如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = data.length; i < len; i += 4) { let [r, g, b,
a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2], data[i + 3]]; //
当前像素颜色属于端点 if(isBelongVertex(r, g, b, a)) { // 在 data
中清空端点 vertex = clearVertex(i); // 记录端点音信vertexes.push(vertext); } }

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for(let i = 0, len = data.length; i < len; i += 4) {
let [r, g, b, a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2], data[i + 3]];
// 当前像素颜色属于端点
if(isBelongVertex(r, g, b, a)) {
// 在 data 中清空端点
vertex = clearVertex(i);
// 记录端点信息
vertexes.push(vertext);
}
}

But…
下边的算法只好跑无损图。作者在利用了一张手机截屏做测试的时候发现,收集到的「色值表」长度为
5000+ !那间接促成端点和线条的色值无法直接得到。

经过分析,可以窥见「色值表」里多数色值都是近乎的,也就是在原先的「采集色值表算法」的功底上添加一个好像颜色过滤即可以找出端点和线条的主色。伪代码完结如下:

JavaScript

let lineColor = vertexColor = {count: 0}; for(let clr of clrs) { //
与底色相近,跳过 if(isBelongBackground(clr)) continue; //
线段是数量第二多的颜色,端点是第三多的水彩 if(clr.count >
lineColor.count) { [vertexColor, lineColor] = [lineColor, clr] } }

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let lineColor = vertexColor = {count: 0};
for(let clr of clrs) {
// 与底色相近,跳过
if(isBelongBackground(clr)) continue;
// 线段是数量第二多的颜色,端点是第三多的颜色
if(clr.count > lineColor.count) {
[vertexColor, lineColor] = [lineColor, clr]
}
}

取到端点的主色后,再跑几回「端点识别算法」后居识别出 203
个端点!那是干什么呢?

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上图是推广5倍后的底图局地,褐色端点的四周和内部充斥着大量噪点(杂色块)。事实上在「端点识别」进程中,由于噪点的留存,把原来的端点被分解成十多少个或数十个小端点了,以下是跑过「端点识别算法」后的底图:

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透过上图,可以直观地查获一个定论:识别出来的小端点只在对象(大)端点上汇聚分布,并且大端点范围内的小端点叠加交错。

即使把叠加交错的小端点归并成一个多边点,那么那些大端点将丰裕类似目的端点。小端点的联合伪代码如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) { let vertexA
= vertexes[i]; if(vertextA === undefined) continue; // 注意那里 j = 0
而不是 j = i +1 for(let j = 0; j < len; ++j) { let vertexB =
vertexes[j]; if(vertextB === undefined) continue; //
点A与点B有增大,点B合并到点A并剔除点B if(isCross(vertexA, vertexB)) {
vertexA = merge(vertexA, vertexB); delete vertexA; } } }

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for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) {
let vertexA = vertexes[i];
if(vertextA === undefined) continue;
// 注意这里 j = 0 而不是 j = i +1
for(let j = 0; j < len; ++j) {
let vertexB = vertexes[j];
if(vertextB === undefined) continue;
// 点A与点B有叠加,点B合并到点A并删除点B
if(isCross(vertexA, vertexB)) {
vertexA = merge(vertexA, vertexB);
delete vertexA;
}
}
}

加了小端点归并算法后,「端点识别」的准确度就上来了。经小编本地测试已经可以100% 识别有损的连接图了。

{

function drawRect(){
  // 描边矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(20, 20);
  ctx.lineTo(200, 20);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(20, 200);
  ctx.lineTo(20, 20);
  ctx.stroke();

  //填充矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(220, 20);
  ctx.lineTo(400, 20);
  ctx.lineTo(400, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 20);
  ctx.fill();
}
function drawRect(){
  // 描边矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(20, 20);
  ctx.lineTo(200, 20);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(200, 200);
  ctx.lineTo(20, 200);
  ctx.lineTo(20, 20);
  ctx.stroke();

  //填充矩形
  ctx.beginPath();
  ctx.moveTo(220, 20);
  ctx.lineTo(400, 20);
  ctx.lineTo(400, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 200);
  ctx.lineTo(220, 20);
  ctx.fill();
}

线条识别

作者分七个步骤落成「线段识别」:

  1. 加以的三个端点连接成线,并募集连线上N个「样本点」;
  2. 遍历样本点像素,假诺像素色值不等于线段色值则意味这个端点之间不存在线段

何以搜集「样式点」是个问题,太密集会影响属性;太疏松精准度无法保障。

在小编面前有多少个挑选:N 是常量;N 是变量。
假设 N === 5。局地提取「样式点」如下:

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上图,会识别出三条线条:AB, BC 和 AC。而事实上,AC不能成线,它只是因为
AB 和 BC 视觉上共一线的结果。当然把 N 值向上进步可以化解那个题目,不过 N
作为常量的话,那些常量的取量须要靠经验来判定,果然废弃。

为了防止 AB 与 BC 同处平昔线时 AC 被辨认成线段,其实很简短 ——
多少个「样本点」的区间小于或等于端点直径
假设 N = S / (2 * R),S 代表两点的离开,R
表示端点半径。局部提取「样式点」如下:

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如上图,成功地绕过了 AC。「线段识别算法」的伪代码达成如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) { let {x: x1,
y: y1} = vertexes[i]; for(let j = i + 1; j < len; ++j) { let {x:
x2, y: y2} = vertexes[j]; let S = Math.sqrt(Math.pow(x1 – x2, 2) +
Math.pow(y1 – y2, 2)); let N = S / (R * 2); let stepX = (x1 – x2) / N,
stepY = (y1 – y2) / n; while(–N) { // 样本点不是线段色
if(!isBelongLine(x1 + N * stepX, y1 + N * stepY)) break; } //
样本点都过关 —- 表示两点成线,保存 if(0 === N) lines.push({x1, y1, x2,
y2}) } }

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for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) {
let {x: x1, y: y1} = vertexes[i];
for(let j = i + 1; j < len; ++j) {
let {x: x2, y: y2} = vertexes[j];
let S = Math.sqrt(Math.pow(x1 – x2, 2) + Math.pow(y1 – y2, 2));
let N = S / (R * 2);
let stepX = (x1 – x2) / N, stepY = (y1 – y2) / n;
while(–N) {
// 样本点不是线段色
if(!isBelongLine(x1 + N * stepX, y1 + N * stepY)) break;
}
// 样本点都合格 —- 表示两点成线,保存
if(0 === N) lines.push({x1, y1, x2, y2})
}
}

cout << “Cannot open the camera” << endl;

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特性优化

是因为「自动识图」要求对图像的的像素点举办围观,那么性能确实是个必要关切的题材。小编设计的「自动识图算法」,在识别图像的经过中要求对图像的像素做几次扫描:「采集色值表」
与 「采集端点」。在扫描次数上实际很难下降了,不过对于一张 750 * 1334
的底图来说,「自动识图算法」需求遍历五回长度为
750 * 1334 * 4 = 4,002,000
的数组,压力如故会有的。小编是从压缩被围观数组的尺码来升高性能的。

被扫描数组的尺寸怎么压缩?
作者直接通过减弱画布的尺码来达到减弱被扫描数组尺寸的。伪代码如下:

JavaScript

// 要压缩的倍数 let resolution = 4; let [width, height] = [img.width
/ resolution >> 0, img.height / resolution >> 0];
ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height); let imageData =
ctx.getImageData(), data = imageData;

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// 要压缩的倍数
let resolution = 4;
let [width, height] = [img.width / resolution >> 0, img.height / resolution >> 0];
ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height);
let imageData = ctx.getImageData(), data = imageData;

把源图片裁减4倍后,得到的图纸像素数组唯有原来的
4^2 = 16倍。那在性质上是很大的晋级。

return -1;

rect()绘制矩形
rect(x, y, w,
h):绘制一个查封的矩形路径
参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

rect()绘制矩形
rect(x, y, w,
h):绘制一个查封的矩形路径
参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

使用「自动识图」的提议

即使作者在地方测试的时候能够把持有的「底图」识别出来,不过并不可能担保其他开发者上传的图纸是还是不是被很好的辨别出来。小编提议,可以把「自动识图」做为一个单独的工具使用。

作者写了一个「自动识图」的独自工具页面:
可以在这么些页面生成对应的关卡配置。

}

function drawRect(){
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(20, 20, 180, 180);
  ctx.stroke();
  
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(220, 20, 180, 180);
  ctx.fill();
}
function drawRect(){
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(20, 20, 180, 180);
  ctx.stroke();
  
  ctx.beginPath();
  ctx.rect(220, 20, 180, 180);
  ctx.fill();
}

结语

上面是本文介绍的「一笔画」的线上
DEMO 的二维码:

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打闹的源码托管在:
其间玩耍落成的关键性代码在:
机关识图的代码在:

谢谢耐心阅读完本文章的读者。本文仅表示小编的个人观点,如有不妥之处请不吝赐教。

感谢您的开卷,本文由 坑坑洼洼实验室
版权所有。倘若转发,请注解出处:凹凸实验室()

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评论

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int iLowH = 100; int iHighH = 140; int iLowS = 90; int iHighS = 255; int
iLowV = 90; int iHighV = 255;//设置红色的颜色参量。

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Mat imgOriginal; bool bSuccess = cap.read(imgOriginal); if (!bSuccess) {
cout << “Cannot read a frame from video stream” << endl;
break; } Mat imgHSV; vectorhsvSplit;

 

 

cvtColor(imgOriginal, imgHSV, COLOR_BGR2HSV); 
//因为大家读取的是五颜六色图,直方图均衡化须求在HSV空间做

马上绘图函数

立即绘图函数

split(imgHSV, hsvSplit);

strokeRect(x, y, w, h):
 绘制一个描边的矩形

strokeRect(x, y, w, h):
 绘制一个描边的矩形

equalizeHist(hsvSplit[2],hsvSplit[2]);

参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

merge(hsvSplit,imgHSV);

function drawRect(){
  ctx.strokeRect(20, 20, 180, 180);
}
function drawRect(){
  ctx.strokeRect(20, 20, 180, 180);
}

Mat imgThresholded;

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inRange(imgHSV, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS,
iHighV), imgThresholded);  //开操作 (去除一些噪点)

fillRect(x, y, w, h):
绘制一个填写的矩形

fillRect(x, y, w, h):
绘制一个填写的矩形

Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));

参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

亚洲必赢官网 ,morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_OPEN, element);
//闭操作 (连接一些连通域)

function drawRect(){
    ctx.fillRect(20, 20, 180, 180);
}
function drawRect(){
    ctx.fillRect(20, 20, 180, 180);
}

morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_CLOSE, element);

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//对灰度图进行滤波

clearRect(x, y, w, h):
清除指定区域内的装有像素
参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

clearRect(x, y, w, h):
清除指定区域内的具有像素
参数x, y 分别为矩形左上角的坐标,w, h
分别为矩形的宽高

GaussianBlur(imgThresholded,imgThresholded, Size(3, 3), 0, 0);

清除画布的方法

排除画布的法子

imshow(“滤波后的图像”, imgThresholded);

ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);

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二值图

绘制圆角矩形

制图圆角矩形

颜色辨别进度至此为止。

在第五章中(canvas学习总括五:线段的端点与连接点)大家介绍了lineJoin属性
用来设置线的连接点的体制,因此大家可以绘制圆角矩形

在第五章中(canvas学习总计五:线段的端点与连接点)我们介绍了lineJoin属性
用来设置线的连接点的样式,由此大家可以绘制圆角矩形

要想跟踪粉红色,将其在原图像中用矩形框出,首先要将二值图中白色的概略描出

function drawRect(){
  ctx.lineWidth = 13;
  ctx.lineJoin = 'round';
  ctx.strokeRect(20, 20, 180, 180);
}
function drawRect(){
  ctx.lineWidth = 13;
  ctx.lineJoin = 'round';
  ctx.strokeRect(20, 20, 180, 180);
}

Mat cannyImage;

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Canny(imgThresholded, cannyImage, 128, 255, 3);

理所当然大家还足以选用lineJoin的别样属性值绘制不相同措施的矩形。大家得以友善测试一下。

理所当然大家还是可以使用lineJoin的其他属性值绘制差别方法的矩形。我们得以友善测试一下。

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总结:

总结:

canny图

路线绘制矩形

路线绘制矩形

接下去就是使用vector总计出外边缘的像素个数,之后再用矩形框圈出。并在主导画出十字,再次回到十字的坐标。

moveTo(),
lineTo()绘制路径,stroke()与fill()举行描边与填充

moveTo(),
lineTo()绘制路径,stroke()与fill()举办描边与填充

vector> contours; vectorhierarchy; findContours(cannyImage, contours,
hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); //绘制轮廓for (int i = 0; i < (int)contours.size(); i++) {
drawContours(cannyImage, contours, i, Scalar(255), 1, 8); }
imshow(“处理后的图像”, cannyImage); //用矩形圈出大约并赶回地点坐标
for(int i=0;ipoints=contours[i];

rect(x, y, w,
h)顺时针绘制路径,stroke()与fill()举办描边与填充

rect(x, y, w,
h)顺时针绘制路径,stroke()与fill()进行描边与填充

//对给定的2D点集,寻找最小面积的重围矩形

即时绘制矩形

立刻绘制矩形

RotatedRect box=minAreaRect(Mat(points));

strokeRect(x, y, w, h):
绘制一个描边的矩形

strokeRect(x, y, w, h):
绘制一个描边的矩形

Point2f vertex[4];

fillRect(x, y, w, h):
绘制一个填写的矩形

fillRect(x, y, w, h):
绘制一个填写的矩形

box.points(vertex);

//绘制出最小面积的包围矩形

line(imgOriginal,vertex[0],vertex[1],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

line(imgOriginal,vertex[1],vertex[2],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

line(imgOriginal,vertex[2],vertex[3],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

line(imgOriginal,vertex[3],vertex[0],Scalar(100,200,211),6,LINE_AA);

//绘制主旨的光标

Point s1,l,r,u,d;

s1.x=(vertex[0].x+vertex[2].x)/2.0;

s1.y=(vertex[0].y+vertex[2].y)/2.0;

l.x=s1.x-10;

l.y=s1.y;

r.x=s1.x+10;

r.y=s1.y;

u.x=s1.x;

u.y=s1.y-10;

d.x=s1.x;

d.y=s1.y+10;

line(imgOriginal,l,r,Scalar(100,200,211),2,LINE_AA);

line(imgOriginal,u,d,Scalar(100,200,211),2,LINE_AA);

cout<<“Blue\n”<<“( “<<x<<“,”<<y<<”
)”<<endl;

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效果图

然则这几个代码的效益照旧远远不够,前期可考虑升高效率,如只显示最大的矩形,自动根据光照来改变阈值来解惑各异颜色情况下的意况。不问可知,有点极度意思了,再接再砺。

总体代码(文本有缺失,上传图片)

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爱你呦,方宇。

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