如何确定最佳参数cvCanny多边形逼近

这是我的源图像（忽略点，他们以后手工添加）：如何确定最佳参数cvCanny多边形逼近

enter image description here

我的目标是获得的粗略多边形逼近两只手。事情是这样的：

enter image description here

我对如何做这样的总体思路;我想用cvCanny查找边缘，cvFindContours查找轮廓，然后用cvApproxPoly。

我面临的问题是我不知道如何正确使用cvCanny，特别是，我应该使用最后3个参数（threshold1 & 2，apertureSize）？我试过了：

cvCanny(source, cannyProcessedImage, 20, 40, 3);

但是结果不理想。左手看上去比较精致，但对于右手它检测到非常少：

enter image description here

一般来说它不可靠的，因为我想。有没有办法猜测Canny的“最佳”参数，或者至少有一个详细的解释（初学者可以理解）他们做了什么，以便我可以做出有根据的猜测？或者有更好的方法可以完全做到这一点？

来源

2012-07-17 houbysoft

也许最简单的解决方案之一就是使Otsu在灰度图像上进行阈值处理，找到二值图像上的轮廓并且比它们近似。这里是代码：

Mat img = imread("test.png"), gray; 
vector<Vec4i> hierarchy; 
vector<vector<Point2i> > contours; 

cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY); 
threshold(gray, gray, 0, 255, THRESH_OTSU); 
findContours(gray, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); 

for(size_t i=0; i<contours.size(); i++) 
{ 
    approxPolyDP(contours[i], contours[i], 5, false); 
    drawContours(img, contours, i, Scalar(0,0,255)); 
} 

imshow("result", img); 
waitKey();

这是结果：

enter image description here

来源

2012-07-17 06:51:26 ArtemStorozhuk

谢谢，这是更简单和有效！ – houbysoft 2012-07-17 16:29:35

看来你必须降低阈值。

上迟滞阈值的Canny算子工作：它选择一个轮廓如果至少一个像素被作为最大阈值，较为明亮，需要所有所连接的轮廓象素，如果他们是高于下门限。

论文建议以2：1或3：1的比例（例如10和30，或20和60等）采用两个阈值。对于某些应用程序，手动和硬编码确定的阈值就足够了。它也可能是你的情况。我怀疑如果你降低门槛，你会得到很好的结果，因为图像并不复杂。

一些方法来自动确定最佳精明的门槛已经被提出。他们中的大多数依赖于梯度幅度来估计最佳阈值。

步骤：

提取梯度（索贝尔是一个不错的选择）
你可以将它转换为UCHAR。渐变的渐变可以有比255更大的数值，但没关系。 opencv的索贝尔回归祖国。
制作结果图像的直方图。
在您的直方图的第95个百分点处取最大阈值，并将下限定为高/ 3。
你应该根据你的应用程序可能调整百分位值，但效果会比一个硬编码HIG值和低值

注：一个优秀的阈值检测算法在Matlab实现。它基于上面的想法，但有点复杂。

注2：如果轮廓和照度在图像区域之间没有很大的变化，这种方法将起作用。如果轮廓在图像的某个部分更清晰，那么您需要局部自适应阈值，这是另一个故事。但看着你的照片，它不应该是这样。

来源

2012-07-17 06:00:32 Sam

谢谢你的解释，我现在更好地理解它。 +1。我选择了另一个答案作为接受的答案，因为这对我来说更简单。 – houbysoft 2012-07-17 16:30:02

如何确定最佳参数cvCanny多边形逼近

回答

相关问题