OpenCV与EmguCV中的图像轮廓提取

2024-08-30 14:18

本文主要是介绍OpenCV与EmguCV中的图像轮廓提取,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

http://blog.csdn.net/u013162930/article/details/51941531

轮廓是图像中表示边界的一系列点的集合。

虽然边缘检测算法可以根据像素间的差异检查出轮廓边界的像素,但是它并没有把轮廓做为一个整体表示出来。所以下一步工作是把这些边缘检测出来的像素组装成轮廓。
openCV中可以用findContours()函数来从二值图像中提取轮廓。
openCV中一般用序列来存储轮廓信息。序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置。

函数findContours()从二值图像中寻找轮廓。findContours()处理的图像可以是Canny()后得到的有边缘像素的的图像,也可以是Threshold()后得到的图像,这时的边缘是正负区域之间的边界。
在介绍函数原型之前,我们还需要简单了解下轮廓树的概念。openCV允许得到的轮廓被聚合成一个轮廓树,从而把包含的关系编码到轮廓树中。轮廓中直接包含的轮廓成为了它们的子节点。以此类推。

OpenCV3.0中的函数原型如下:

void findContours(InputOutArray image, OutputArrayOfArrays contours,  OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point())
  • 第一个参数,InputOutArray类型的image,源图像,应为8位单通道的Mat类型。图像的非零像素被认为是1,0像素被保留为0。此函数会在提取图线轮廓的同时修改图像的内容。
  • 第二个参数,OutputArrayOfArrays类型的contours。函数调用后的运算结果保存在这里,即为检测到的轮廓,每一个轮廓存储为一个点向量,即用Point类型的vector表示。
  • 第三个参数,OutputArray类型的hierarchy,可选的输出向量,包含图像的拓扑信息。其作为轮廓数量的表示,包含了许多元素。每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0]~hierarchy[i][3],分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号。如果没有对应的项,该hierarchy[i]值对应的设为负数。
  • 第四个参数,int类型的mode,轮廓检索模式。
            RETR_EXTERNAL - 只提取最外层的轮廓 。对于所有轮廓设置hierarchy[i][2] = hierarchy[i][3] = -1。
            RETR_LIST - 提取所有轮廓,并且放置在 list 中 
            RETR_CCOMP - 提取所有轮廓,并且将其组织为两层的 hierarchy: 顶层为连通域的外围边界,次层为洞的内层边界。 
            RETR_TREE - 提取所有轮廓,并且重构嵌套轮廓的全部 hierarchy 
  • 第五个参数,int类型的method,轮廓逼近的方法。           
            CHAIN_APPROX_NONE - 将所有点由链码形式翻译(转化)为点序列形式 
            CHAIN_APPROX_SIMPLE - 压缩水平、垂直和对角分割,即函数只保留末端的象素点; 
            CHAIN_APPROX_TC89_L1,  CHAIN_APPROX_TC89_KCOS - 应用 Teh-Chin 链逼近算法。
  • 第六个参数,Point类型的offset,每个轮廓点的可选偏移量,有默认值Point()当轮廓是从图像 ROI 中提取出来的时候,这个参数就可以排上用场了,因为可以从整个图像上下文来对轮廓做分析。

eg。
Mat srcImage = imread("M:/图像处理实验/轮廓提取/test-1.bmp",1);
cvtColor(srcImage, srcImage, COLOR_BGR2GRAY);
adaptiveThreshold(srcImage,srcImage,255,ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,THRESH_BINARY, 35, 10);
Mat result = Mat::zeros(srcImage.size(), CV_8UC3);  
srcImage.copyTo(result);
Canny(srcImage,srcImage,3,6,3);
vector<vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(srcImage, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
int areaMin  = srcImage.cols * srcImage.rows;
for (int i = 0; i < contours.size(); i++ ){double area = contourArea(((contours)._Myfirst)[i]);if (area > srcImage.rows * srcImage.cols/3){//选取满足条件的最小的面积。认为改轮廓为答题卡的边框。if (areaMin > area){areaMin = area;}else{continue;}double area = contourArea(((contours)._Myfirst)[i]);Scalar color(rand() & 255, rand() & 255, rand() & 255);drawContours(result, contours, i, color, CV_FILLED, 8, hierarchy, 0, Point());}            
}
imwrite("M:/图像处理实验/轮廓提取/test-1-result.bmp", result);


以下为原图及轮廓提取后的结果:

EmguCV3.0中的函数原型如下:

Public Shared Sub FindContours(image As Emgu.CV.IInputOutputArray, contours As Emgu.CV.IOutputArray, hierarchy As Emgu.CV.IOutputArray, mode As Emgu.CV.CvEnum.RetrType, method As Emgu.CV.CvEnum.ChainApproxMethod, Optional offset As System.Drawing.Point = Nothing)
  • 第一个参数,Emgu.CV.IInputOutputArray类型的image,源图像。图像的非零像素被认为是1,0像素被保留为0。此函数会在提取图线轮廓的同时修改图像的内容。
  • 第二个参数,Emgu.CV.IOutputArray类型的contours。函数调用后的运算结果保存在这里,即为检测到的轮廓,每一个轮廓存储为一个点向量,即用Point类型的vector表示。
  • 第三个参数,Emgu.CV.IOutputArray类型的hierarchy,可选的输出向量,包含图像的拓扑信息。
  • 第四个参数,Emgu.CV.CvEnum.RetrType类型的mode,轮廓检索模式。
             Emgu.CV.CvEnum.RetrType.External - 只提取最外层的轮廓  。
             Emgu.CV.CvEnum.RetrType.List - 提取所有轮廓,并且放置在 list 中  
             Emgu.CV.CvEnum.RetrType.Ccomp  - 提取所有轮廓,并且将其组织为两层的 hierarchy: 顶层为连通域的外围边界,次层为洞的内层边界。  
            Emgu.CV.CvEnum.RetrType.Tree- 提取所有轮廓,并且重构嵌套轮廓的全部 hierarchy 
  • 第五个参数,Emgu.CV.CvEnum.ChainApproxMethod类型的method,轮廓逼近的方法。           
Emgu.CV.CvEnum.ChainApproxMethod.ChainApproxNone - 将所有点由链码形式翻译(转化)为点序列形式  
             Emgu.CV.CvEnum.ChainApproxMethod.ChainApproxSimple - 压缩水平、垂直和对角分割,即函数只保留末端的象素点;  
            Emgu.CV.CvEnum.ChainApproxMethod.ChainApproxTC89L1, Emgu.CV.CvEnum.ChainApproxMethod.ChainApproxTC89KCOS - 应用 Teh-Chin 链逼近算法。
  • 第六个参数,Point类型的offset,每个轮廓点的可选偏移量,有默认值。当轮廓是从图像 ROI 中提取出来的时候,这个参数就可以排上用场了,因为可以从整个图像上下文来对轮廓做分析。

eg。
Dim bkGrayWhite As New Gray(255)
Dim img As Image(Of Gray, Byte) = New Image(Of Gray, Byte)("M:\图像处理实验\轮廓提取\test-2.bmp")
Dim img_threshold As Image(Of Gray, Byte) = New Image(Of Gray, Byte)(img.Width, img.Height, bkGrayWhite)
Dim imgresult As Image(Of Rgb, Byte) = New Image(Of Rgb, Byte)(img.Width, img.Height, New Rgb(255, 255, 255))
img.CopyTo(img_threshold)
CvInvoke.AdaptiveThreshold(img_threshold, img, 255, CvEnum.AdaptiveThresholdType.MeanC, CvEnum.ThresholdType.Binary, 35, 10)
Dim imgCanny As Image(Of Gray, Byte) = New Image(Of Gray, Byte)(img.Width, img.Height, bkGrayWhite)
CvInvoke.Canny(img, imgCanny, 25, 25 * 2, 3)
Dim contours As Emgu.CV.Util.VectorOfVectorOfPoint = New Emgu.CV.Util.VectorOfVectorOfPoint()
Dim hierarchy As Emgu.CV.IOutputArray = New Image(Of Gray, Byte)(img.Width, img.Height, bkGrayWhite)
CvInvoke.FindContours(imgCanny,contours,hierarchy,Emgu.CV.CvEnum.RetrType.External,Emgu.CV.CvEnum.ChainApproxMethod.ChainApproxSimple)
Dim areaMax As Integer = img.Width * img.HeightFor i = 0 To contours.Size - 1Dim area As Integer = CvInvoke.ContourArea(contours(i))'筛选轮廓面积大于三分之一整体图片面积的轮廓If area < areaMax / 3 ThenContinue ForEnd IfCvInvoke.DrawContours(imgresult, contours, i, New MCvScalar(0, 0, 0), 2, CvEnum.LineType.EightConnected, hierarchy, 2147483647)Next
imgresult.Save("M:\图像处理实验\轮廓提取\test-2-result.bmp")





这篇关于OpenCV与EmguCV中的图像轮廓提取的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1121055

相关文章

详解C#如何提取PDF文档中的图片

《详解C#如何提取PDF文档中的图片》提取图片可以将这些图像资源进行单独保存,方便后续在不同的项目中使用,下面我们就来看看如何使用C#通过代码从PDF文档中提取图片吧... 当 PDF 文件中包含有价值的图片,如艺术画作、设计素材、报告图表等,提取图片可以将这些图像资源进行单独保存,方便后续在不同的项目中使

opencv图像处理之指纹验证的实现

《opencv图像处理之指纹验证的实现》本文主要介绍了opencv图像处理之指纹验证的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学... 目录一、简介二、具体案例实现1. 图像显示函数2. 指纹验证函数3. 主函数4、运行结果三、总结一、

python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码

《python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码》OpenCV是一个的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上,:本文主要介绍python+ope... 目录下面是代码+ 效果 + 解释转HSV: 关于颜色总是要转HSV的掩膜再标注总结 目标:将红色的部分滤

Python实现常用文本内容提取

《Python实现常用文本内容提取》在日常工作和学习中,我们经常需要从PDF、Word文档中提取文本,本文将介绍如何使用Python编写一个文本内容提取工具,有需要的小伙伴可以参考下... 目录一、引言二、文本内容提取的原理三、文本内容提取的设计四、文本内容提取的实现五、完整代码示例一、引言在日常工作和学

C++字符串提取和分割的多种方法

《C++字符串提取和分割的多种方法》在C++编程中,字符串处理是一个常见的任务,尤其是在需要从字符串中提取特定数据时,本文将详细探讨如何使用C++标准库中的工具来提取和分割字符串,并分析不同方法的适用... 目录1. 字符串提取的基本方法1.1 使用 std::istringstream 和 >> 操作符示

基于Python开发批量提取Excel图片的小工具

《基于Python开发批量提取Excel图片的小工具》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python中的openpyxl库开发一个小工具,可以实现批量提取Excel图片,有需要的小伙伴可以参考一下... 目前有一个需求,就是批量读取当前目录下所有文件夹里的Excel文件,去获取出Excel文件中的图片,并

详解如何使用Python提取视频文件中的音频

《详解如何使用Python提取视频文件中的音频》在多媒体处理中,有时我们需要从视频文件中提取音频,本文为大家整理了几种使用Python编程语言提取视频文件中的音频的方法,大家可以根据需要进行选择... 目录引言代码部分方法扩展引言在多媒体处理中,有时我们需要从视频文件中提取音频,以便进一步处理或分析。本文

基于Python实现一个PDF特殊字体提取工具

《基于Python实现一个PDF特殊字体提取工具》在PDF文档处理场景中,我们常常需要针对特定格式的文本内容进行提取分析,本文介绍的PDF特殊字体提取器是一款基于Python开发的桌面应用程序感兴趣的... 目录一、应用背景与功能概述二、技术架构与核心组件2.1 技术选型2.2 系统架构三、核心功能实现解析

使用Python开发一个图像标注与OCR识别工具

《使用Python开发一个图像标注与OCR识别工具》:本文主要介绍一个使用Python开发的工具,允许用户在图像上进行矩形标注,使用OCR对标注区域进行文本识别,并将结果保存为Excel文件,感兴... 目录项目简介1. 图像加载与显示2. 矩形标注3. OCR识别4. 标注的保存与加载5. 裁剪与重置图像

Linux使用cut进行文本提取的操作方法

《Linux使用cut进行文本提取的操作方法》Linux中的cut命令是一个命令行实用程序,用于从文件或标准输入中提取文本行的部分,本文给大家介绍了Linux使用cut进行文本提取的操作方法,文中有详... 目录简介基础语法常用选项范围选择示例用法-f:字段选择-d:分隔符-c:字符选择-b:字节选择--c