OpenCV曲线拟合与圆拟合

OpenCV曲线拟合与圆拟合

使用OpenCV作图像处理与分析的时候，常常会遇到须要进行曲线拟合与圆拟合的场景，不少OpenCV开发者对此倒是束手无策，其实OpenCV中是有现成的函数来实现圆拟合与直线拟合的，并且还会告诉你拟合的圆的半径是多少，简直是超级方便，另一个经常使用到的场景就是曲线拟合，常见的是基于多项式拟合，能够根据设定的多项式幂次生成多项式方程，而后根据方程进行一系列的点生成，造成完整的曲线，这个车道线检测，轮廓曲线拟合等场景下特别有用。下面就经过两个简单的例子来分别学习一下曲线拟合与圆拟合的应用。

一：曲线拟合与应用

基于Numpy包的polyfit函数实现，其支持的三个参数分别是x点集合、y点集合，以及多项式的幂次。获得多项式方程之后，就能够完整拟合曲线，图中有以下四个点：

调用polyfit生成的二阶多项式以下：

拟合结果以下：

使用三阶多项式拟合，调用polyfit生成的多项式方程以下：

生成的拟合曲线以下：

使用polyfit进行曲线拟合时候须要注意的是，多项式的幂次最大是数据点数目N - 1幂次多项式，好比有4个点，最多生成3阶多项式拟合。上述演示的完整代码实现以下：

def circle_fitness_demo():
    image = np.zeros((400, 400, 3), dtype=np.uint8)
    x = np.array([30, 50, 100, 120])
    y = np.array([100, 150, 240, 200])
    for i in range(len(x)):
        cv.circle(image, (x[i], y[i]), 3, (255, 0, 0), -1, 8, 0)
    cv.imwrite("D:/curve.png", image)

    poly = np.poly1d(np.polyfit(x, y, 3))
    print(poly)
    for t in range(30, 250, 1):
        y_ = np.int(poly(t))
        cv.circle(image, (t, y_), 1, (0, 0, 255), 1, 8, 0)
    cv.imshow("fit curve", image)
    cv.imwrite("D:/fitcurve.png", image)

二：圆拟合与应用

圆的拟合是基于轮廓发现的结果，对发现的近似圆的轮廓，经过圆拟合能够获得比较好的显示效果，轮廓发现与拟合的API分别为findContours与fitEllipse，
有图像以下：

使用轮廓发现与圆拟合处理结果以下：

红色表示拟合的圆，蓝色是圆的中心位置
上述完整的演示代码以下：

def circle_fitness_demo():
    src = cv.imread("D:/javaopencv/c2.png")
    cv.imshow("input", src)
    src = cv.GaussianBlur(src, (3, 3), 0)
    gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
    cv.imshow("binary", binary)

    image, contours, hierachy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for i in range(len(contours)):
        rrt = cv.fitEllipse(contours[i])
        cv.ellipse(src, rrt, (0, 0, 255), 2, cv.LINE_AA)
        x, y = rrt[0]
        cv.circle(src, (np.int(x), np.int(y)), 4, (255, 0, 0), -1, 8, 0)
    cv.imshow("fit circle", src)
    cv.imwrite("D:/fitcircle.png", src)

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吾心信其可行，则移山填海之难，终有成功之日；吾心信其不可行，则反掌折枝之易，亦无收效之期也