opencv2检测图片中的矩形

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#include se.h>




using namespace std;
using namespace cv;

string imgpath = “E:\\大贝壳\\C++\\Lab\\Lab\\pic\\“;
string savepath = “E:\\大贝壳\\C++\\Lab\\Lab\\Rect3（15）s\\“;


Mat back result;
int thresh = 50;
IplImage* img = NULL;
IplImage* img0 = NULL;
CvMemStorage* storage = NULL;

string imageName;




vector getfiles（const string& dir const string& extension bool withpath）{
	vector filenames;
	string p;
	_tfinddata64_t file;
	intptr_t lf;
	if （（lf = _tfindfirst64（p.assign（dir）.append（“\\*.“）.append（extension）.c_str（） &file）） == -1l）
		cout << “文件没有找到!\n“;
	else
	{
		do
		{
			if （withpath）{
				filenames.push_back（p.assign（dir）.append（“\\“）.append（file.name））;

			}
			else{
				filenames.push_back（file.name）;
			}
		} while （_tfindnext64（lf &file） == 0）;
	}
	_findclose（lf）;

	sort（filenames.begin（） filenames.end（））;
	return filenames;
}





//angle函数用来返回（两个向量之间找到角度的余弦值）
double angle（CvPoint* pt1 CvPoint* pt2 CvPoint* pt0）
{
	double dx1 = pt1->x - pt0->x;
	double dy1 = pt1->y - pt0->y;
	double dx2 = pt2->x - pt0->x;
	double dy2 = pt2->y - pt0->y;
	return （dx1*dx2 + dy1*dy2） / sqrt（（dx1*dx1 + dy1*dy1）*（dx2*dx2 + dy2*dy2） + 1e-10）;
}

// 返回图像中找到的所有轮廓序列，并且序列存储在内存存储器中

CvSeq* findSquares4（IplImage* img CvMemStorage* storage）
{
	CvSeq* contours;
	int i c l N = 11;
	//矩形框的大小
	CvSize sz = cvSize（img->width & -2 img->height & -2）;

	IplImage* timg = cvCloneImage（img）;
	IplImage* gray = cvCreateImage（sz 8 1）;
	IplImage* pyr = cvCreateImage（cvSize（sz.width / 2 sz.height / 2） 8 3）;
	IplImage* tgray;
	CvSeq* result;
	double s t;

	// 创建一个空序列用于存储轮廓角点
	//CvSeq本身就是一个可增长的序列，不是固定的序列
	CvSeq* squares = cvCreateSeq（0 sizeof（CvSeq） sizeof（CvPoint） storage）;


	//实例说明：cvSetImageROI（img1cvRect（100100356156）），
	//（100100）	表示ROI区域的左上角坐标，356156分别表示ROI区域的长宽。
	cvSetImageROI（timg cvRect（0 0 sz.width sz.height））;
	// 过滤噪音
	//图像金字塔，放大，缩小
	cvPyrDown（timg pyr 7）;
	cvPyrUp（pyr timg 7）;
	tgray = cvCreateImage（sz 8 1）;

	// 红绿蓝3色分别尝试提取
	for （c = 0; c < 3; c++）
	{
		// 提取 the c-th color plane
		//cvSetImageCOI（IplImage* image int coi）:（A pointer to the image headerThe channel of interest.）
		cvSetImageCOI（timg c + 1）;
		cvCopy（timg tgray 0）;

		// 尝试各种阈值提取得到的（N=11）
		for （l = 0; l < N; l++）
		{
			// apply Canny. Take the upper threshold from slider
			// Canny helps to catch squares with gradient shading  
			if （l == 0）
			{
				cvCanny（tgray gray 0 thresh 5）;
				//使用任意结构元素膨胀图像
				cvDilate（gray gray 0 1）;
			}
			else
			{
				// apply threshold if l!=0:
				cvThreshold（tgray gray （l + 1） * 255 / N 255 CV_THRESH_BINA