Android+OpenCv4实现边缘检测及轮廓绘制出图像最大边缘(Android)

实现步骤：

图像灰度化
边缘检测
根据Canny检测得出来的Mat寻找轮廓
算出最大轮廓周长or面积
根据获取到的最大轮廓下标进行轮廓绘制
画出最大矩形，并返回Rect

Canny边缘检测

基于Canny算法的边缘检测主要有5个步骤，依次是高斯滤波、像素梯度计算、非极大值像素梯度抑制、滞后阈值处理和孤立弱边缘抑制。Canny在有噪声的情况下表现好不好，取决于前面的降噪过程，可以手动做高斯处理提高识别率。

/**
		image  输入图像，必须是CV_8U的单通道或者三通道图像。
		edges  输出图像，与输入图像具有相同尺寸的单通道图像，且数据类型为CV_8U。
		threshold1  第一个滞后阈值。
		threshold2  第二个滞后阈值。
		apertureSize  Sobel算子的直径。
		L2gradient  计算图像梯度幅值方法的标志。默认为false
**/
public static void Canny(Mat image, Mat edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize, boolean L2gradient)

使用

 /**
  * canny算法，边缘检测
  */
 public static Mat canny(Bitmap bitmap) {
  Mat mSource = new Mat();
  Utils.bitmapToMat(bitmap, mSource);
  Mat grayMat = new Mat();
  Imgproc.cvtColor(mSource,grayMat,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);//转换成灰度图
  Mat mat = mSource.clone();
  Imgproc.Canny(mSource, mat, 75, 200);
  return mat;
 }

获取图像最大矩形

/**
  * 返回边缘检测之后的最大矩形,并返回
  *
  * @param cannyMat
  *Canny之后的mat矩阵
  * @return
  */
 public  Rect findMaxRect(Mat cannyMat) {
  Mat tmp = mSource.clone();
  List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();
  Mat hierarchy = new Mat();
  // 寻找轮廓
  Imgproc.findContours(cannyMat, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
  int index = 0;
  double perimeter = 0;
  // 找出匹配到的最大轮廓
  for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
// 最大面积
//double area = Imgproc.contourArea(contours.get(i));
//最大周长
MatOfPoint2f source = new MatOfPoint2f();
source.fromList(contours.get(i).toList());
double length = Imgproc.arcLength(source,true);
if(length>perimeter){
 perimeter =  length;
 index = i;
}
  }

  /**
* 参数一：image，待绘制轮廓的图像。
*
* 参数二：contours，待绘制的轮廓集合。
*
* 参数三：contourIdx，要绘制的轮廓在contours中的索引，若为负数，表示绘制全部轮廓。
*
* 参数四：color，绘制轮廓的颜色。
*
* 参数五：thickness，绘制轮廓的线条粗细。若为负数，那么绘制轮廓的内部。
*
* 参数六：lineType，线条类型。FILLEDLINE_44连通LINE_88连通  LINE_AA  抗锯齿
*/
  Imgproc.drawContours(
 tmp,
 contours,
 index,
 new Scalar(0.0, 0.0, 255.0),
 9,
 Imgproc.LINE_AA
  );
  Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(index));
//  Imgproc.rectangle(tmp, rect, new Scalar(0.0, 0.0, 255.0), 4, Imgproc.LINE_8);
  showImg(tmp);
  return rect;
 }
  /**
  * 显示图像
  * @param mat
  */
 private void showImg(Mat mat){
  Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(mat.width(), mat.height(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
  Utils.matToBitmap(mat, bitmap);
  mIvSrc.setImageBitmap(bitmap);
  mat.release();
 }

最终效果图