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    2. <table id="7actg"></table>

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      1. <object id="7actg"><tt id="7actg"></tt></object>

        OpenCV尋找復(fù)雜背景下物體的輪廓

        共 4419字,需瀏覽 9分鐘

         ·

        2021-06-24 22:04

        點(diǎn)擊下方AI算法與圖像處理”,關(guān)注一下

        重磅干貨,第一時(shí)間送達(dá)

        本文轉(zhuǎn)自:opencv學(xué)堂



        問題提出


        是一個(gè)來自O(shè)PenCV問答社區(qū) - "answerOpenCV"問題,整編如下:

        (http://answers.opencv.org/question/200422/opencv-c-filling-holes/)
        title:OpenCV / C++ - Filling holes
        content:
        Hello there,
        For a personnel projet, I'm trying to detect object and there shadow. These are the result I have for now: Original:

        Object: 
        Shadow: 
        The external contours of the object are quite good, but as you can see, my object is not full. Same for the shadow. I would like to get full contours, filled, for the object and its shadow, and I don't know how to get better than this (I juste use "dilate" for the moment). Does someone knows a way to obtain a better result please? Regards.

        問題分析


        從原始圖片上來看,這張圖片的拍攝的背景比較復(fù)雜,此外光照也存在偏光現(xiàn)象;而提問者雖然提出的是“將縫隙合并”的要求,實(shí)際上他還是想得到目標(biāo)物體的準(zhǔn)確輪廓。

        問題解決


        基于現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn),和OpenCV,GOCVhelper等工具,能夠很快得出以下結(jié)果

        h通道:

        去光差:

        閾值:

        標(biāo)注:



        算法關(guān)鍵

        這套算法首先解決了這個(gè)問題,而且我認(rèn)為也是穩(wěn)健魯棒的。其中,算法中除了經(jīng)典的“hsv分解->ostu閾值->最大輪廓標(biāo)注”外,最為關(guān)鍵的算法為頂帽去光差。這個(gè)算法來自于岡薩雷斯《數(shù)字圖像處理教程》形態(tài)學(xué)篇章,完全按照書本建議實(shí)現(xiàn),體現(xiàn)良好作用。

        //answerOpenCV OpenCV / C++ - Filling holes
        #include "stdafx.h"
        #include <iostream>
        #include <vector>


        using namespace cv;
        using namespace std;

        //find the biggest contour
        vector<Point> FindBigestContour(Mat src){    
            int imax = 0;  
            int imaxcontour = -1;  
            std::vector<std::vector<Point> >contours;    
            findContours(src,contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
            for (int i=0;i<contours.size();i++){
                int itmp =  contourArea(contours[i]);
                if (imaxcontour < itmp ){
                    imax = i;
                    imaxcontour = itmp;
                }
            }
            return contours[imax];
        }

        //remove Light difference by using top hat
        Mat moveLightDiff(Mat src,int radius){
            Mat dst;
            Mat srcclone = src.clone();
            Mat mask = Mat::zeros(radius*2,radius*2,CV_8U);
            circle(mask,Point(radius,radius),radius,Scalar(255),-1);
            //top hat
            erode(srcclone,srcclone,mask);
            dilate(srcclone,srcclone,mask);
            dst =  src - srcclone;
            return dst;
        }

        int mainvoid )
        {
            Mat src = imread("e:/sandbox/question.png");
            Mat src_hsv;
            Mat bin;
            Mat src_h;

            cvtColor(src,src_hsv,COLOR_BGR2HSV);
            vector<Mat> rgb_planes;
            split(src_hsv, rgb_planes );
            src_h = rgb_planes[0]; // h channel is useful

            src_h = moveLightDiff(src_h,40);
            threshold(src_h,bin,100,255,THRESH_OTSU);

            //find and draw the biggest contour
            vector<Point> bigestcontrour =  FindBigestContour(bin);
            vector<vector<Point> > controus;
            controus.push_back(bigestcontrour);
            cv::drawContours(src,controus,0,Scalar(0,0,255),3);

            waitKey();
            return 0;
        }

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        下載3 CVPR2021

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