小项目01：尿试纸条没有放到位问题检测

目录

  • 一、完整代码
    • 1.1 返回值含义
    • 1.2 main
    • 1.3 bvdetector.h
    • 1.4 bvdetector.cpp
  • 二、图例
    • 1. 原图scrImg
    • 2.灰度图img_gray
    • 3.二值图binImg
    • 4.反二值图invImg

一、完整代码

1.1 返回值含义

0:表示正常（有角度）；1：表示没有图片；2，表示有多条交叉图片；3，表示反面；4，表示正面反向；5:正面倾作严重,6:无效的长宽比（检验的纸条类型与当前设置纸条的类型不一致,7:表示没有点样；

1.2 main

//#include "dryDetector.h"
#include "bvdetector.h"#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc, char* argv[]) {//    QString imagePath="D:/aaa/1.jpg";
//    Mat outputMat;
//    int resultID;
//    double tiltAngle;
//    int whiltBlockL_R;//    bool result=getStripFromOpencv(imagePath,outputMat,resultID,tiltAngle,whiltBlockL_R);
//    cout << "resultID: " <<resultID << endl;
//    cout << "tiltAngle: " <<tiltAngle << endl;
//    cout << "whiltBlockL_R: " <<whiltBlockL_R << endl;
//    cout << "result: " <<result << endl;//    imshow("outputMat",outputMat);
//    waitKey(0);
//    return 0;//    QString imagePath="E:/workCode/QTProjects/dryDetect/aaa/13.jpg";//    Mat outputMat;
//    int resultID;
//    double tiltAngle;
//    int whiltBlockL_R;//    bool result=getBvFromOpencv(imagePath,outputMat,resultID,tiltAngle,whiltBlockL_R);
//    if (result){//        Mat SourceImage;//        cvtColor(outputMat, SourceImage, COLOR_BGR2GRAY);//        Mat img;
//        medianBlur(SourceImage, img, 7);//        vector<Vec3f> cir;
//        HoughCircles(img, cir, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 19, 130, 20,  1, 12);//        for (size_t i = 0; i < cir.size(); i++) {
//                circle(outputMat, Point(cir[i][0], cir[i][1]), cir[i][2], Scalar(0, 255, 0), 1);
//                circle(outputMat, Point(cir[i][0], cir[i][1]), 1, Scalar(0, 0, 255), 1);
//        }//        imshow("outputMat",outputMat);
//        waitKey(0);
//    }/* InputArray image, OutputArray circles,int method, double dp, double minDist,double param1 = 100, double param2 = 100,int minRadius = 0, int maxRadius = 0*/QString imagePath="E:/workCode/Learn_CUDA/OPENCV_TRANDITION/4/strip1_loadImage.jpg";processStripImgOkFlag(imagePath);return 0;
}

1.3 bvdetector.h

#pragma once
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<time.h>
#include <math.h>
#include <QString>int  detect(cv::String imagePath,int isDebug);
bool getBvFromOpencv(QString& imgPath, cv::Mat &outputMat, int& resultID, double& tiltAngle, int& whiltBlockL_R);
bool processStripImgOkFlag(QString& imgPath);

1.4 bvdetector.cpp

#include "bvdetector.h"using namespace std;
using namespace cv;#define PI acos(-1);
//params
int moreAreaThreshold=120000;
int backAreaThreshold=60000;
int emptyAreaThreshold=20000;
int hisThresholdY=15000;
int hisThresholdX=5000;const  int URINE_WHITE_LEFT = 1;
const  int URINE_WHITE_RIGHT = 2;const  int URINE_NORMAL = 0;
const  int URINE_EMPTY = 1;
const  int URINE_MORE = 2;
const  int URINE_BACK = 3;
const  int URINE_FRONT_LEFT = 4;
const  int ADJUST_PIXEL =0;Mat rotateImg(Mat src,double angle ){Mat rot_mat( 2, 3, CV_32FC1 );Mat rotated_src;Point center = Point( src.cols/2, src.rows/2 );rot_mat = getRotationMatrix2D( center, angle, 1 );warpAffine( src, rotated_src, rot_mat, src.size() );return rotated_src;
}int judgeMore(Mat binImg){Scalar areas = sum(binImg);double area=areas[0]/255;//    cout << "area:"<<area << endl;if(area>=moreAreaThreshold){return 2;//more}else if(area<emptyAreaThreshold){return 1;//empty}else{return 0;//normal}
}double calAngle(Mat edges){vector<Vec4i> lines;double urineThea=0;HoughLinesP( edges, lines, 1, CV_PI/720, 10, 300, 50);if(lines.size()>0){double x1=lines[0][0];double y1=lines[0][1];double x2=lines[0][2];double y2=lines[0][3];if(x2!=x1){urineThea=-atan((y2 - y1) / (x2 - x1));urineThea= urineThea * 180 / PI;}}return urineThea;
}Mat getPatch(int& resultID, int& whiltBlockL_R,Mat image,Mat edges){Mat fullIamge = image.clone();//1.get init patchint topPoint = 0;int bottomPoint = 0;int leftPoint = 0;int rightPoint = 0;Mat histogramY(image.rows, 1, CV_32SC4, Scalar(0));reduce(edges, histogramY, 1, CV_REDUCE_SUM,CV_32SC4);
//    int topPix=0;
//    int bottompix=0;for (int i = 0; i < image.rows; i++){int tempPix=histogramY.at<int>(i, 0);if (topPoint == 0 && tempPix > hisThresholdY){topPoint = i;
//            topPix=tempPix;}else if(tempPix > hisThresholdY ){bottomPoint = i;
//              bottompix=tempPix;}}
//    int leftPix=0;
//    int rightpix=0;Mat histogramX(1, image.cols, CV_32SC4, Scalar(0));reduce(edges.rowRange(topPoint,bottomPoint), histogramX, 0, CV_REDUCE_SUM,CV_32SC4);for (int j = 0; j < image.cols; j++){int tempPix=histogramX.at<int>(0, j);if (leftPoint == 0 && tempPix > hisThresholdX){leftPoint = j;
//            leftPix=tempPix;}else if(tempPix > hisThresholdX ){rightPoint = j;
//            rightpix=tempPix;}}return  fullIamge.colRange(leftPoint+ADJUST_PIXEL,rightPoint-ADJUST_PIXEL).rowRange(topPoint+ADJUST_PIXEL,bottomPoint-ADJUST_PIXEL);}bool getBvFromOpencv(QString& imgPath, cv::Mat &outputMat, int& resultID, double& tiltAngle, int& labelL_R){clock_t start, end;start = clock();bool result=true;if(imgPath==nullptr){result=false;cout << "imgPath is error"  << endl;return result;}Mat scrImg= imread(imgPath.toStdString().c_str(),IMREAD_COLOR);if(scrImg.empty()){result=false;cout << "imgPath is error"  << endl;return result;}//    3. handle img gray->blur->bin->cannyMat gray,blurImg,binImg,edgesImg;cvtColor(scrImg, gray, COLOR_BGR2GRAY);GaussianBlur(gray,blurImg,Size(3, 3), 0);threshold(blurImg,binImg,0, 255,THRESH_BINARY + THRESH_OTSU);Canny(binImg, edgesImg, 50, 150);//    4. judgeMoreint state=judgeMore(binImg);// 5.calc angle and rotateswitch (state) {case 2:resultID=URINE_MORE;result=false;//        cout << "more than single strip."  << endl;break;case 1:resultID=URINE_EMPTY;result=false;//        cout << "contain empty strip."  << endl;break;default:resultID=URINE_NORMAL;//        cout << "single strip."  << endl;double angle=calAngle(edgesImg);//        cout << "angle:"<< angle << endl;if (angle*angle<0.3){angle=0;}else{scrImg = rotateImg(scrImg, -angle);
//            edgesImg= rotateImg(edgesImg, -angle);}tiltAngle=angle;if(tiltAngle>=50){result=false;}cvtColor(scrImg, gray, COLOR_BGR2GRAY);GaussianBlur(gray,blurImg,Size(3, 3), 0);threshold(blurImg,binImg,0, 255,THRESH_BINARY + THRESH_OTSU);Canny(binImg, edgesImg, 50, 150);//        6.handle rotated image and extract  patchif(result)outputMat=getPatch(resultID,labelL_R,scrImg, edgesImg);if(labelL_R==1){result=false;}}end = clock();cout << "Searching time: " << difftime(end, start) / CLOCKS_PER_SEC << endl;return result;
}void getPatch(Mat image,Mat edges){Mat fullIamge = image.clone();//1.get init patchint topPoint = 0;int bottomPoint = 0;int leftPoint = 0;int rightPoint = 0;Mat histogramY(image.rows, 1, CV_32SC4, Scalar(0));reduce(edges, histogramY, 1, CV_REDUCE_SUM,CV_32SC4);for (int i = 0; i < image.rows; i++){int tempPix=histogramY.at<int>(i, 0);//        cout<<histogramY.at<int>(i, 0)<<endl;if (topPoint == 0 && tempPix > hisThresholdY){topPoint = i;}else if(tempPix > hisThresholdY ){bottomPoint = i;}}Mat histogramX(1, image.cols, CV_32SC4, Scalar(0));reduce(edges.rowRange(topPoint,bottomPoint), histogramX, 0, CV_REDUCE_SUM,CV_32SC4);for (int j = 0; j < image.cols; j++){int tempPix=histogramX.at<int>(0, j);//        cout<<tempPix<<endl;if (leftPoint == 0 && tempPix > hisThresholdX){leftPoint = j;}else if(tempPix > hisThresholdX ){rightPoint = j;}}//2.correct patchMat gray,blurImg,binImg;cvtColor(fullIamge.colRange(leftPoint,rightPoint).rowRange(topPoint,bottomPoint), gray, COLOR_BGR2GRAY);GaussianBlur(gray,blurImg,Size(3, 3), 0);threshold(blurImg,binImg,0, 1,THRESH_BINARY + THRESH_OTSU);int leftx_base = sum(binImg.colRange(0,int(binImg.cols/2)))[0];int rightx_base = sum(binImg.colRange(int(binImg.cols/2),binImg.cols))[0];if (rightx_base>leftx_base){//        cout << "leftBlack"  << endl;if(rightPoint- leftPoint > 970){int leftSpace=leftPoint+50;int tempLeftPoint=0;Mat temphistogramX=histogramX.colRange(leftSpace,image.cols);//            Mat temphistogramX(1, image.cols-leftSpace, CV_32SC4, Scalar(0));//            reduce(correctEdges.colRange(leftSpace,image.cols), temphistogramX, 0, CV_REDUCE_SUM,CV_32SC4);//            imshow("correctEdges",correctEdges.colRange(leftSpace,image.cols));for (int i = 0; i <temphistogramX.cols; i++){int tempPix=temphistogramX.at<int>(0, i);if (tempLeftPoint == 0 && tempPix > hisThresholdX){tempLeftPoint = i;break;}}leftPoint=tempLeftPoint+leftSpace;}}else{//        cout << "rightBlack"  << endl;if(rightPoint- leftPoint > 970){int temprightPoint=rightPoint-50;Mat temphistogramX=histogramX.colRange(0,temprightPoint);for (int i = 0; i < temphistogramX.cols; i++){int tempPix=temphistogramX.at<int>(0, i);if ( tempPix > hisThresholdX){temprightPoint = i;}}rightPoint=temprightPoint;}}//    imshow("cropend",fullIamge.colRange(leftPoint,rightPoint).rowRange(topPoint,bottomPoint));
}int  detect(String imagePath,int isDebug = 1) {clock_t start, end;start = clock();Mat scrImg= imread(imagePath,IMREAD_COLOR);//    3. handle img gray->blur->bin->cannyMat gray,blurImg,binImg,edgesImg;cvtColor(scrImg, gray, COLOR_BGR2GRAY);GaussianBlur(gray,blurImg,Size(3, 3), 0);threshold(blurImg,binImg,0, 255,THRESH_BINARY + THRESH_OTSU);Canny(blurImg, edgesImg, 50, 150);//    4. judgeMoreint state=judgeMore(binImg);// 5.calc angle and rotateswitch (state) {case 3:cout << "more than single strip."  << endl;break;case 2:cout << "contain back strip."  << endl;break;case 1:cout << "contain empty strip."  << endl;break;default:cout << "single strip."  << endl;double angle=calAngle(edgesImg);cout << "angle:"<< angle << endl;if (angle*angle<0.3){angle=0;}else{scrImg = rotateImg(scrImg, -angle);edgesImg= rotateImg(edgesImg, -angle);}//        6.handle rotated image and extract  patch//        getPatch(scrImg, edgesImg);}end = clock();cout << "Searching time: " << difftime(end, start) / CLOCKS_PER_SEC << endl;waitKey(0);return 1;
}bool processStripImgOkFlag(QString& imgPath){clock_t start, end;start = clock();bool result=true;int thresh_length=45;if(imgPath==nullptr){result=false;cout << "imgPath is error"  << endl;return result;}Mat scrImg= imread(imgPath.toStdString().c_str(),IMREAD_COLOR);if(scrImg.empty()){result=false;cout << "imgPath is error"  << endl;return result;}//cv2.threshold(img_gray, 40, 255, cv2.THRESH_BINARY)//    3. handle img gray->blur->bin->cannyvector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hierarchy;Mat img_gray,binImg,invImg;cvtColor(scrImg, img_gray, COLOR_BGR2GRAY);imwrite("d:/img_gray.jpg",img_gray);threshold(img_gray,binImg,40, 255,THRESH_BINARY);threshold(img_gray,invImg,40, 255,THRESH_BINARY_INV);imwrite("d:/binImg.jpg",binImg);imwrite("d:/invImg.jpg",invImg);findContours(binImg,contours,hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());int max_area=0,max_id=0;//1.计算最大凸包for (int i =0;i<contours.size();i++) {int temp=contourArea(contours[i]);if(temp>max_area){max_area=temp;max_id=i;}}int left=scrImg.cols,right=0;int offset=20;//2.计算最大凸包的左右坐标for (int i =0;i<contours[max_id].size();i++) {Point tempPoint=contours[max_id][i];if(tempPoint.x<left){left=tempPoint.x;}if(tempPoint.x>right){right=tempPoint.x;}}left+=offset;right-=offset;Mat histogramX(1,right-left+1, CV_32SC4, Scalar(0));reduce(invImg.colRange(left,right+1), histogramX, 0, CV_REDUCE_SUM,CV_32SC4);//3.统计未被试纸条覆盖的空白区域长度int blank_length=0;for (int j = 0; j < histogramX.cols; j++){int tempPix=histogramX.at<int>(0, j);
//               cout<<j<<":"<<tempPix<<endl;if (tempPix>0)blank_length++;}//4.长度大于一个色块判断没完全覆盖if (blank_length>thresh_length){result=false;}cout<<result<<" blank_length:"<<blank_length<<endl;end = clock();cout << "Searching time: " << difftime(end, start) / CLOCKS_PER_SEC << endl;return result;
}

二、图例

1. 原图scrImg

在这里插入图片描述

2.灰度图img_gray

在这里插入图片描述

3.二值图binImg

在这里插入图片描述

4.反二值图invImg

在这里插入图片描述

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