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元の画像 この画像で接続された境界のクラスターを検出しようとしています。これらのエッジの長さと、個々のクラスターの回転半径を見つける必要があります。私はopencv 2.4.13を使用しています。次のコードを使用して、等高線を使用して質量クラスターを検出しました。

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat src; Mat src_gray;
int thresh = 100;
int max_thresh = 255;
RNG rng(12345);

/// Function header
void thresh_callback(int, void* );

/** @function main */
int main( int argc, char** argv )
{
  /// Load source image and convert it to gray
  src = imread( argv[1], 1 );

  /// Convert image to gray and blur it
  cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );
  blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) );

  /// Create Window
  char* source_window = "Source";
  namedWindow( source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( source_window, src );

  createTrackbar( " Canny thresh:", "Source", &thresh, max_thresh, thresh_callback );
  thresh_callback( 0, 0 );

  waitKey(0);
  return(0);
}

/** @function thresh_callback */
void thresh_callback(int, void* )
{
  Mat canny_output;
  vector<vector<Point> > contours;
  vector<Vec4i> hierarchy;

  /// Detect edges using canny
  Canny( src_gray, canny_output, thresh, thresh*2, 3 );
  /// Find contours
  findContours( canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );

  /// Get the moments
  vector<Moments> mu(contours.size() );
  for( int i = 0; i < contours.size(); i++ )
     { mu[i] = moments( contours[i], false ); }

  ///  Get the mass centers:
  vector<Point2f> mc( contours.size() );
  for( int i = 0; i < contours.size(); i++ )
     { mc[i] = Point2f( mu[i].m10/mu[i].m00 , mu[i].m01/mu[i].m00 ); }

  /// Draw contours
  Mat drawing = Mat::zeros( canny_output.size(), CV_8UC3 );
  Mat drawing2 = Mat::zeros( canny_output.size(), CV_8UC3 );
  for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
     {if(arcLength( contours[i], true )>900)
       {Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255) );
       drawContours( drawing, contours, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point() );
       circle( drawing, mc[i], 4, color, -1, 8, 0 );}
     }
     int length=0;
     int j=0;
   for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
   {
    if(arcLength( contours[i], true )>length)
    {
        length=arcLength( contours[i], true );
        j=i;
    }
   } 
   Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255) );
       drawContours( drawing2, contours, j, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point() );
       circle( drawing2, mc[j], 4, color, -1, 8, 0 ); 

  /// Show in a window
  namedWindow( "Contours", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "Contours", drawing );
  namedWindow( "Contours2", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "Contours_max", drawing2 );

  /// Calculate the area with the moments 00 and compare with the result of the OpenCV function
  printf("\t Info: Area and Contour Length \n");
  for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
     {

        if(arcLength( contours[i], true )>900)
       {printf(" * Contour[%d] - Area (M_00) = %.2f - Area OpenCV: %.2f - Length: %.2f \n", i, mu[i].m00, contourArea(contours[i]), arcLength( contours[i], true ) );
       Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255) );
       drawContours( drawing, contours, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point() );
       circle( drawing, mc[i], 4, color, -1, 8, 0 );}
     }
}

問題は、共通の共有エッジの輪郭が異なり、論理的には同じクラスターである必要があることです。私が与えている次の輪郭画像。 一定の長さ以上で抽出された輪郭

同じ共有エッジを持つ多くの輪郭が、異なる輪郭として別々に取得されていることがわかります。それらを同じ境界クラスターの一部として欲しい。また、境界の長さと回転半径を検出する方法を教えてください。助けてください。

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私はあなたの質問に非常に混乱しています（コメントで説明を求めますが、私はあまりにも初心者なのでコメントできません）

私が見て理解したことに基づく私の唯一のアドバイスは、キャニー フィルターを使用したくないということです。明確にするために、元の画像にはすでにエッジがあります...キャニーフィルターを実行すると、「ダブルエッジ」が得られますが、これは望ましくないと思いますが、何を達成しようとしているのかさえわかりません。

于 2016-12-17T17:25:13.353 に答える