形状检测 - 使用OpenCV进行轮廓逼近

我正在为形状检测编写小型应用程序。我首先需要做的是在图像上找到最重要的形状。我从一些预处理开始，包括将图像转换为灰度，阈值和边缘检测。之前这些操作后，图像呈现以下形状检测 - 使用OpenCV进行轮廓逼近

之前

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所以后，你可以看到主要的形状是可见的（但它是一个有点散），还有一些噪音（小树等）。我需要做的只是提取最重要的形状（最大的形状） - 在这种情况下，它是一个塔。我想要做的是在opencv中使用轮廓查找功能，然后以某种方式使用多边形发现contogimate。然后，我会（以某种方式）计算countours的面积，并只选择最大的一个。到目前为止，我manged（只）用找到的轮廓

cvFindContours(crated,g_storage,&contours);

我知道有一个

cvApproxPoly

功能，但我不能得到任何有用的信息，这个函数的结果。有人可以告诉我是否可以计算轮廓面积或近似多边形轮廓。也许你更清楚如何提取最重要的形状？

来源

2011-06-12 inferno

您的主要问题是塔架轮廓散乱。从这些小块中很难重新创建整个轮廓。优化您的边缘检测阶段（试cvAdaptiveThreshold），或在一块使用不同的方法（可能像object segmentation）

之后，你有你的轮廓，你可以检查它的面积是这样的：

CvSeq* convex_hull=cvConvexHull2(contour, storage, CV_CLOCKWISE, 2); 
CvSeq* quad=cvApproxPoly(convex_hull, sizeof(CvContour), storage, CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(contour)*0.02, 0); 
float size=fabs(cvContourArea(quad,CV_WHOLE_SEQ,0));

你会需要调整参数。它被用来检测矩形。

来源

2011-06-12 20:52:25

您不必在此处进行边缘检测。只是阈值二进制图像，然后找到blob（cvFindContours）。您可以在每个返回的CvSeq上使用cvContourArea来查找其区域。

来源

2011-06-13 08:17:52 damian

你可以使用形态学操作来抑制你的“轮廓噪声”（在你的情况下膨胀）。但是你必须记住形态操作的可用性取决于当前的任务。例如，如果您有两个彼此靠近的对象，则扩展可以从它们中做一个对象。

来源

2011-06-13 19:16:48 Sasha

如果你总是有一个控制的背景下，我会去这些步骤（如@damian建议也）：

二值化，即创建图像如背景= 0，对象区域= 1（或255）。之后，你的图片上会有几个白色区域。有几种方法可以做到这一点，但是如果您的背景被控制，您可以使用固定的阈值。请注意，在这里你已经消除了对象内部的噪音。在二进制图像中，您始终可以使用形态学打开/关闭功能来平滑化对象
使用cvFindContours可以查找所有对象：现在应该更容易。
使用cvFloodFill填充具有背景色的较小轮廓。

来源

2011-06-27 19:54:36

作为二元化过程的一个附件。总是很难找到一个好的阈值。我总是计算一个海图并寻找“低点”。在那里你通常有一个nive阈值。如果您使用JPEG，此方法可能无法很好地工作。 – 2012-11-29 08:20:08

形状检测 - 使用OpenCV进行轮廓逼近

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