這篇文章主要介紹OpenCV怎樣提取圖片中曲線,文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
在喀左等地區(qū),都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局,加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力,以專注、極致的服務(wù)理念,為客戶提供做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需網(wǎng)站策劃,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),高端網(wǎng)站設(shè)計(jì),全網(wǎng)營銷推廣,外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè),喀左網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。簡單介紹
??在實(shí)際的應(yīng)用中,我們常常需要對(duì)圖像中的曲線進(jìn)行描述、處理,這個(gè)曲線可以是輪廓,骨架或者其他??梢杂胐eque<Point> 描述曲線,接下來簡單介紹下如何從圖片中搜索這些曲線并保存。
??首先,輸入的圖片是一張二值圖片 (白色為曲線),其中包含的曲線寬度為 1 像素的 (如果曲線不是 1 像素的 先提取其骨架)。遍歷尋找圖像中第一個(gè)白色的點(diǎn),然后從這個(gè)點(diǎn)開始延伸尋找曲線。注意,第一個(gè)找到的點(diǎn)不一定是曲線的端點(diǎn),因此應(yīng)該分別向兩邊尋找相鄰的點(diǎn),因此deque 會(huì)好一些。每找到一個(gè)點(diǎn),將其保存deque 而后置黑(防止重復(fù)尋找)。搜索到一個(gè)沒有相鄰點(diǎn)的點(diǎn),表示一端搜索完成。
?? 值得注意的一點(diǎn)是,我在寫搜尋相鄰點(diǎn)的時(shí)候,會(huì)首先搜尋此點(diǎn)與上一個(gè)點(diǎn)相鄰位置相對(duì)的位置,如果沒有,則分別搜索向兩邊搜索。這樣的好處是可以減少尋找的次數(shù),而且當(dāng)有相交的曲線時(shí),能連接到我們一般認(rèn)為的曲線。
代碼
//尋找圖像曲線上某個(gè)點(diǎn)的下一個(gè)點(diǎn) bool findNextPoint(vector<Point> &_neighbor_points, Mat &_image, Point _inpoint, int flag, Point& _outpoint, int &_outflag) { int i = flag; int count = 1; bool success = false; while (count <= 7) { Point tmppoint = _inpoint + _neighbor_points[i]; if (tmppoint.x > 0 && tmppoint.y > 0 && tmppoint.x < _image.cols&&tmppoint.y < _image.rows) { if (_image.at<uchar>(tmppoint) == 255) { _outpoint = tmppoint; _outflag = i; success = true; _image.at<uchar>(tmppoint) = 0; break; } } if (count % 2) { i += count; if (i > 7) { i -= 8; } } else { i += -count; if (i < 0) { i += 8; } } count++; } return success; } //尋找圖像上的第一個(gè)點(diǎn) bool findFirstPoint(Mat &_inputimg, Point &_outputpoint) { bool success = false; for (int i = 0; i < _inputimg.rows; i++) { uchar* data = _inputimg.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j < _inputimg.cols; j++) { if (data[j] == 255) { success = true; _outputpoint.x = j; _outputpoint.y = i; data[j] = 0; break; } } if (success) break; } return success; } //尋找曲線 void findLines(Mat &_inputimg, vector<deque<Point>> &_outputlines) { vector<Point> neighbor_points = { Point(-1,-1),Point(0,-1),Point(1,-1),Point(1,0),Point(1,1),Point(0,1),Point(-1,1),Point(-1,0) }; Point first_point; while (findFirstPoint(_inputimg, first_point)) { deque<Point> line; line.push_back(first_point); //由于第一個(gè)點(diǎn)不一定是線段的起始位置,雙向找 Point this_point = first_point; int this_flag = 0; Point next_point; int next_flag; while (findNextPoint(neighbor_points, _inputimg, this_point, this_flag, next_point, next_flag)) { line.push_back(next_point); this_point = next_point; this_flag = next_flag; } //找另一邊 this_point = first_point; this_flag = 0; //cout << "flag:" << this_flag << endl; while (findNextPoint(neighbor_points, _inputimg, this_point, this_flag, next_point, next_flag)) { line.push_front(next_point); this_point = next_point; this_flag = next_flag; } if (line.size() > 10) { _outputlines.push_back(line); } } } //隨機(jī)取色 用于畫線的時(shí)候 Scalar random_color(RNG& _rng) { int icolor = (unsigned)_rng; return Scalar(icolor & 0xFF, (icolor >> 8) & 0xFF, (icolor >> 16) & 0xFF); } int main() { Mat image = imread("images\\2.bmp"); Mat gray; cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY); vector<deque<Point>> lines; findLines(gray, lines); cout << lines.size() << endl; //draw lines Mat draw_img = image.clone(); RNG rng(123); Scalar color; for (int i = 0; i < lines.size(); i++) { color = random_color(rng); for (int j = 0; j < lines[i].size(); j++) { draw_img.at<Vec3b>(lines[i][j]) = Vec3b(color[0], color[1], color[2]); } } imshow("draw_img", draw_img); imwrite("images\\draw_img.bmp", draw_img); waitKey(0); system("pause"); return 0; }
結(jié)果
輸入圖像
結(jié)果
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