問題タブ [image-morphology]

YCbCr 色空間を使用した顔検出に取り組んでいます。人間の顔に適用すると、鼻、目、口を表す隙間ができ、パッチは(a) のようになります。これらのギャップを取り除くために、形態学的拡張操作を適用すると、(b)に示す結果の画像が得られますが、 (c)に示すようにパッチを取得する必要があります。これは、処理されたパッチから外側の輪郭を削除したいということです。

これらの外側の輪郭を削除するにはどうすればよいか、誰か提案してもらえますか?

8-Connected パスを含む BW イメージがあります

画像は、ピクセル間に 4 連結性があるように変更する必要があります。つまり、斜めに行かずにパス全体を横切ることができます。

このプロセスは、形態学的操作を使用して実行する必要があります。

可能な出力の 1 つがこの画像です。4 つながるパス

私は基本的に手描きの回路図の画像からコンポーネントと接続を抽出するmatlab画像処理プロジェクトに取り組んでいます。

スケルトン画像を前処理して取得した後、ハフ変換を使用して線を検出し、コーナーと接続パスを識別できるようにしました。

コードは次のとおりです。

これは、実行時に取得した入力と出力です。

ほぼ水平または垂直で、長さが最小で、手描きの性質による不規則性があるすべての線分を検出する必要があります。

与えられたスクリーンショットでは、出力画像には検出された線がほとんど表示されておらず、一部の線が部分的に検出されています。コンポーネントを接続するために使用されるすべてのワイヤを実際に検出する必要があります

この要件を達成するために、ハフ変換関数を調整したり、他の方法を使用したりするにはどうすればよいですか?

MATLAB コードを Python に手動で変換していますが、1 行で行き詰っています。

MATLAB コード:

Python 変換コード:

エラー：

これを修正するにはどうすればよいですか?

私はこのイメージを持っています:

さまざまな形があり、それぞれの形を円に変換したい. また、形状のサイズに応じて、各円の半径は異なる必要があります。どうやってやるの？モルフォロジー操作を使用するか、Matlab にそれを行う機能はありますか? 関数 Regionprops を使用して個々の形状をすべて検出し、各領域に対して個別に操作を実行できます。

iOS アプリケーションに openCV フレームワークを使用しています。プロセス全体の 53% を占めるモルフォロジー操作の最適化を探しています。以下はモルフォロジー演算のコードです。

ご覧のとおり、浸食に続いて膨張を適用していますが、これは閉鎖操作と同等です。MorphologyEx を使用してクロージング操作を試みました。しかし、パフォーマンスは同じです (上記のコードに含まれています)。より良い最適化方法はありますか?