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wzjs 2025/9/11 4:00:19

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💡 C++/OpenCV 地砖识别系统

本项目旨在利用计算机视觉技术，通过 OpenCV 库在 C++ 环境中实现一个能自动识别图像中地砖轮廓的系统。这对于室内导航、清洁机器人路径规划或增强现实应用非常有用。

系统流程概述

整个识别过程遵循一个标准的计算机视觉处理流程：

图像加载与预处理: 加载输入图像，并通过灰度转换、高斯模糊等操作降低噪声、简化图像。
边缘检测: 使用 Canny 边缘检测算法找出图像中潜在的边缘，这些边缘通常对应地砖的缝隙。
轮廓发现与筛选: 从边缘图中寻找所有闭合的轮廓，并根据面积和形状（是否为四边形）进行筛选，以确定哪些轮廓是地砖。
结果可视化: 将识别出的地砖轮廓绘制在原始图像上，并显示结果。

⚙️ 核心实现步骤

下面我们分步讲解如何用代码实现这个系统。

1. 环境准备

首先，请确保你已经安装并配置好了 OpenCV 库。在你的 C++ 项目中，需要包含必要的头文件。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>

2. 图像预处理

预处理是成功检测的关键。我们的目标是让地砖的边缘尽可能清晰，同时抑制其他无关的纹理和噪声。

加载图像：使用 cv::imread 加载一张地砖照片。
灰度转换：颜色信息对于识别地砖形状通常不是必需的，转换为灰度图可以简化计算。使用 cv::cvtColor。
高斯模糊：使用 cv::GaussianBlur 平滑图像，减少微小的图像噪声，防止 Canny 算法产生过多的假边缘。

// 读取源图像
cv::Mat src = cv::imread("tiles.jpg");
if (src.empty()) {std::cerr << "Error: Image not loaded." << std::endl;return -1;
}// 转换为灰度图
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);// 高斯模糊降噪
cv::Mat blurred;
cv::GaussianBlur(gray, blurred, cv::Size(5, 5), 0);

3. Canny 边缘检测

Canny 算法是一种非常流行的边缘检测算法，它可以有效地检测出图像中的强边缘，同时抑制弱边缘。

// Canny 边缘检测
cv::Mat edges;
cv::Canny(blurred, edges, 50, 150); // 两个阈值需要根据实际图像进行调整

50 和 150 是低阈值和高阈值。介于两者之间的边缘只有在连接到强边缘时才会被保留，这有助于连接断开的线条。

左：原图，右：Canny 边缘检测结果

4. 轮廓发现与筛选

这是识别的核心。我们将在 Canny 边缘图上寻找轮廓，并筛选出那些最可能是地砖的轮廓。

寻找轮廓：cv::findContours 函数会扫描二值图像并提取所有轮廓。
筛选轮廓：
- 面积过滤：使用 cv::contourArea 计算每个轮廓的面积，排除太小（可能是噪声）或太大（可能是整个图像边界）的轮廓。
- 形状逼近：使用 cv::approxPolyDP 对轮廓进行多边形逼近。地砖通常是四边形，所以我们主要寻找逼近后有 4 个顶点的轮廓。

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;// 寻找轮廓
cv::findContours(edges, contours, hierarchy, cv::RETR_LIST, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);// 创建一个副本用于绘制
cv::Mat result = src.clone();// 遍历所有找到的轮廓
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {// 1. 面积过滤double area = cv::contourArea(contours[i]);if (area < 1000) { // 面积阈值，需要根据图像分辨率调整continue;}// 2. 形状逼近std::vector<cv::Point> approx;double peri = cv::arcLength(contours[i], true);cv::approxPolyDP(contours[i], approx, 0.04 * peri, true); // 0.04 是逼近精度参数// 筛选出四边形if (approx.size() == 4) {// 在结果图上绘制找到的地砖轮廓（绿色）cv::drawContours(result, contours, static_cast<int>(i), cv::Scalar(0, 255, 0), 3);}
}

5. 结果展示

最后，使用 cv::imshow 将处理后的图像显示出来。

// 显示结果
cv::imshow("Source Image", src);
cv::imshow("Detected Tiles", result);
cv::waitKey(0); // 等待按键

最终识别结果：检测到的地砖被绿色轮廓标记

🚀 完整代码示例

下面是一个将所有步骤整合在一起的完整 C++ 程序。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>int main(int argc, char** argv) {// 检查是否提供了图像路径if (argc != 2) {std::cout << "Usage: " << argv[0] << " <Image_Path>" << std::endl;return -1;}// 1. 加载图像cv::Mat src = cv::imread(argv[1]);if (src.empty()) {std::cerr << "Error: Image not loaded from " << argv[1] << std::endl;return -1;}// 2. 预处理cv::Mat gray, blurred, edges;cv::cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);cv::GaussianBlur(gray, blurred, cv::Size(5, 5), 0);// 3. Canny 边缘检测cv::Canny(blurred, edges, 50, 150, 3);// 4. 寻找并筛选轮廓std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;cv::findContours(edges, contours, cv::RETR_LIST, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);cv::Mat result = src.clone();int tile_count = 0;for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {// 面积过滤double area = cv::contourArea(contours[i]);if (area < 1000) { // 根据实际情况调整continue;}// 多边形逼近std::vector<cv::Point> approx;double peri = cv::arcLength(contours[i], true);cv::approxPolyDP(contours[i], approx, 0.04 * peri, true);// 筛选四边形并检查其是否为凸多边形if (approx.size() == 4 && cv::isContourConvex(approx)) {cv::drawContours(result, contours, static_cast<int>(i), cv::Scalar(0, 255, 0), 3);tile_count++;}}std::cout << "Found " << tile_count << " tiles." << std::endl;// 5. 显示结果cv::imshow("Source Image", src);cv::imshow("Detected Tiles", result);cv::waitKey(0);return 0;
}

编译与运行:

# 编译
g++ -o tile_detector tile_detector.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv4`
# 运行
./tile_detector your_image.jpg

挑战与改进方向

这个基础系统在理想条件下工作良好，但在实际应用中可能会遇到一些挑战：

光照变化：强烈的反光或阴影会干扰边缘检测。可以尝试使用自适应阈值 cv::adaptiveThreshold 代替 Canny。
遮挡问题：家具或其他物体遮挡地砖会导致轮廓不完整，无法识别。
复杂的缝隙：如果地砖缝隙不清晰或颜色与地砖相近，检测会很困难。可以结合霍夫变换 cv::HoughLinesP 来直接检测直线网格。
透视畸变：对于有明显透视的图像，地砖可能不是完美的矩形。虽然 approxPolyDP 有一定容忍度，但更高级的方法可能需要透视变换校正。
地砖分类：当前系统只检测地砖位置。要识别地砖的类型（如颜色、纹理），可以在找到轮廓后，提取每个地砖的 ROI (Region of Interest)，并分析其颜色直方图或纹理特征。