1
#pragma once
2
#include <opencv2/opencv.hpp>
3
#include <vector>
4

5
// 定义一个表示目标道具的数据结构
6
struct TargetObject {
7
    cv::Point2f center;          // 像素中心坐标 (u, v)
8
    cv::RotatedRect rect;        // 最小外接旋转矩形
9
    cv::Point2f corners[4];      // 矩形的 4 个角点
10
    double area;                 // 轮廓面积
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};
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class TargetDetector {
14
public:
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    TargetDetector() {
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        // 创建 3x3 矩形结构元
17
        kernel_ = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));
18
    }
19

20
    // 传入一帧图像与当前 HSV 阈值范围，返回所有识别到的道具
21
    std::vector<TargetObject> detect(
22
        const cv::Mat& bgr_img,
23
        const cv::Scalar& lower_hsv,
24
        const cv::Scalar& upper_hsv
25
    ) {
26
        std::vector<TargetObject> results;
27

28
        if (bgr_img.empty()) return results;
29

30
        // 1. 转 HSV 色彩空间
31
        cv::Mat hsv;
32
        cv::cvtColor(bgr_img, hsv, cv::COLOR_BGR2HSV);
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34
        // 2. 阈值分割得到二值 Mask
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        cv::Mat mask;
36
        cv::inRange(hsv, lower_hsv, upper_hsv, mask);
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        // 3. 形态学开闭运算修补
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        cv::morphologyEx(mask, mask, cv::MORPH_OPEN, kernel_);
40
        cv::morphologyEx(mask, mask, cv::MORPH_CLOSE, kernel_);
41

42
        // 4. 轮廓提取
43
        std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
44
        cv::findContours(mask, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
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46
        double frame_area = bgr_img.cols * bgr_img.rows;
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48
        // 5. 遍历几何筛选
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        for (const auto& cnt : contours) {
50
            double area = cv::contourArea(cnt);
51
            // 过滤极小噪点与极大背景
52
            if (area < frame_area * 0.001 || area > frame_area * 0.4) continue;
53

54
            cv::RotatedRect r_rect = cv::minAreaRect(cnt);
55

56
            float w = r_rect.size.width;
57
            float h = r_rect.size.height;
58
            float max_dim = std::max(w, h);
59
            float min_dim = std::min(w, h);
60
            float aspect_ratio = max_dim / (min_dim + 1e-5f);
61

62
            // 正方形或规则道具，长宽比通常不超过 1.6
63
            if (aspect_ratio > 1.6f) continue;
64

65
            TargetObject obj;
66
            obj.center = r_rect.center;
67
            obj.rect = r_rect;
68
            obj.area = area;
69
            r_rect.points(obj.corners);
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71
            results.push_back(obj);
72
        }
73

74
        return results;
75
    }
76

77
private:
78
    cv::Mat kernel_;
79
};

1
#include <opencv2/opencv.hpp>
2
#include <iostream>
3
#include "TargetDetector.hpp"
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int main() {
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    cv::VideoCapture cap(0);
7
    if (!cap.isOpened()) {
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        std::cerr << "无法打开摄像头！" << std::endl;
9
        return -1;
10
    }
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    TargetDetector detector;
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    // 填入上一章通过调参窗口记录下的颜色阈值（此处以黄色道具为例）
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    cv::Scalar lower_yellow(20, 100, 100);
16
    cv::Scalar upper_yellow(40, 255, 255);
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18
    cv::Mat frame;
19
    while (true) {
20
        cap >> frame;
21
        if (frame.empty()) break;
22

23
        // 执行检测
24
        std::vector<TargetObject> targets = detector.detect(frame, lower_yellow, upper_yellow);
25

26
        // 在原图上绘制检测结果
27
        for (const auto& obj : targets) {
28
            // 1. 画出旋转矩形的四条边（绿色）
29
            for (int i = 0; i < 4; i++) {
30
                cv::line(frame, obj.corners[i], obj.corners[(i + 1) % 4], cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
31
            }
32

33
            // 2. 标记像素中心点（红色实心圆）
34
            cv::circle(frame, obj.center, 5, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);
35

36
            // 3. 在物体旁边打印中心点像素坐标 (u, v)
37
            std::string text = "(" + std::to_string((int)obj.center.x) + ", "
38
                                   + std::to_string((int)obj.center.y) + ")";
39
            cv::putText(frame, text, obj.center + cv::Point2f(10, -10),
40
                        cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, cv::Scalar(0, 255, 255), 1);
41
        }
42

43
        cv::imshow("Target Detection", frame);
44

45
        char key = (char)cv::waitKey(30);
46
        if (key == 'q' || key == 27) break;
47
    }
48

49
    cap.release();
50
    cv::destroyAllWindows();
51
    return 0;
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}