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画像処理技術を使用してさまざまなオブジェクトとその長さを識別するプロジェクトを行っています。JavaCV と OpenCV の多くの例を見ていきます。残念ながら、ポリゴンの T 字型は特定できませんでした。

次の長方形識別方法を使用しようとしましたが、失敗しました。

public static CvSeq findSquares( final IplImage src,  CvMemStorage storage)
{

CvSeq squares = new CvContour();
squares = cvCreateSeq(0, sizeof(CvContour.class), sizeof(CvSeq.class), storage);

IplImage pyr = null, timg = null, gray = null, tgray;
timg = cvCloneImage(src);

CvSize sz = cvSize(src.width() & -2, src.height() & -2);
tgray = cvCreateImage(sz, src.depth(), 1);
gray = cvCreateImage(sz, src.depth(), 1);
pyr = cvCreateImage(cvSize(sz.width()/2, sz.height()/2), src.depth(), src.nChannels());

// down-scale and upscale the image to filter out the noise
cvPyrDown(timg, pyr, CV_GAUSSIAN_5x5);
cvPyrUp(pyr, timg, CV_GAUSSIAN_5x5);
cvSaveImage("ha.jpg",   timg);
CvSeq contours = new CvContour();
// request closing of the application when the image window is closed
// show image on window
// find squares in every color plane of the image
for( int c = 0; c < 3; c++ )
{
    IplImage channels[] = {cvCreateImage(sz, 8, 1), cvCreateImage(sz, 8, 1), cvCreateImage(sz, 8, 1)};
    channels[c] = cvCreateImage(sz, 8, 1);
    if(src.nChannels() > 1){
        cvSplit(timg, channels[0], channels[1], channels[2], null);
    }else{
        tgray = cvCloneImage(timg);
    }
    tgray = channels[c];
    // try several threshold levels
    for( int l = 0; l < N; l++ )
    {
    //             hack: use Canny instead of zero threshold level.
    //             Canny helps to catch squares with gradient shading
        if( l == 0 )
        {
    //                apply Canny. Take the upper threshold from slider
    //                and set the lower to 0 (which forces edges merging)
                      cvCanny(tgray, gray, 0, thresh, 5);
    //                 dilate canny output to remove potential
    //                // holes between edge segments
                      cvDilate(gray, gray, null, 1);
                 }
          else
        {
    //                apply threshold if l!=0:
                      cvThreshold(tgray, gray, (l+1)*255/N, 255, CV_THRESH_BINARY);
          }
        //            find contours and store them all as a list
                      cvFindContours(gray, storage, contours, sizeof(CvContour.class), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

                      CvSeq approx;

        //            test each contour
                      while (contours != null && !contours.isNull()) {
                      if (contours.elem_size() > 0) {
                           approx = cvApproxPoly(contours, Loader.sizeof(CvContour.class),storage, CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(contours)*0.02, 0);
                    if( approx.total() == 4
                            &&
                            Math.abs(cvContourArea(approx, CV_WHOLE_SEQ, 0)) > 1000 &&
                        cvCheckContourConvexity(approx) != 0
                        ){
                        double maxCosine = 0;
                        //
                        for( int j = 2; j < 5; j++ )
                        {
            // find the maximum cosine of the angle between joint edges
                                                double cosine = Math.abs(angle(new CvPoint(cvGetSeqElem(approx, j%4)), new CvPoint(cvGetSeqElem(approx, j-2)), new CvPoint(cvGetSeqElem(approx, j-1))));
                                                maxCosine = Math.max(maxCosine, cosine);
                         }
                         if( maxCosine < 0.2 ){
                                 CvRect x=cvBoundingRect(approx, l);
                                 if((x.width()*x.height())<5000 ){
                                     System.out.println("Width : "+x.width()+" Height : "+x.height());
                             cvSeqPush(squares, approx);
                                     //System.out.println(x);
                                 }
                         }
                    }
                }
                contours = contours.h_next();
            }
        contours = new CvContour();
    }
}
return squares;
}

このメソッドを変更して、画像から T 形状を識別するのを手伝ってください。入力画像はこんな感じ。

ここに画像の説明を入力

これは私が識別しなければならないT字型です

ここに画像の説明を入力

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3 に答える 3

6

あなたの問題の解決策を見つけました：

  • イメージをグレースケールに変換します。

グレースケール画像

  • しきい値を実行します (1 ビット イメージに変換します):

2ビット画像

  • 等高線を見つけて塗りつぶす：

塗りつぶされた画像

ヒント: OpenCV で輪郭を塗りつぶすには、関数のパラメーター-1として使用します。thicknessdrawContours

  • 拡張を行い、この浸食の後、同じカーネルを使用します。

結果画像

以上です！この後、画像上であなたのT字型の姿を見つけることは問題ありません!

残念ながら、私はJavaCVを知りませんが、 C++コードを共有できます。

Mat src = imread("in.jpg"), gray;

cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);

threshold(gray, gray, 230, 255, THRESH_BINARY_INV);

vector<Vec4i> hierarchy;
vector<vector<Point> > contours;

findContours(gray, contours, hierarchy, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

gray = Scalar::all(255);
for (size_t i=0; i<contours.size(); i++)
{
    drawContours(gray, contours, i, Scalar(0), -1);
}

Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(2, 2), Point(1, 1));
dilate(gray, gray, element);
erode(gray, gray, element);

imshow("window", gray);

ヒント:必要に応じて、このコードを JavaCV に変換できます。これを行うには、このチュートリアルをお読みください。

于 2012-07-01T10:11:07.143 に答える
1

等高線を見つけて を使用する方がよい場合がありますCvApproxPoly()。この関数を使用して長方形を見つけ、それを適応させて T 形状を見つける方法の良い例を見つけることができます。この例は、OpenCV を使用して作成され、c++ で記述されています。

シーケンス内のすべてのポイントを通過するには:

for (int i = 0; i < cornerPoints->total; i++) {
 CvPoint *cornerPoints = (CvPoint*) cvGetSeqElem(cornerPoints, i);
}
于 2012-06-28T09:36:35.043 に答える
0

宿題みたいだけど

@Astor がもたらす前処理は間違いなく役に立ちます。しかし、この形状認識は、画像処理: 形態学と強く関連していると思います。

T 字型のテンプレートを用意してから、「畳み込み」できますか? 前処理された結果を含むテンプレート。詳しくは覚えていませんが、TAG の形態と畳み込みについて調べてみてください。

于 2012-07-02T10:07:35.710 に答える