第三课: 图像的 BLOB 分析处理流程(clip_region_rel,edges_sub_pix,segment_contours_xld等)---Circles.hdev

本文主要是介绍第三课: 图像的 BLOB 分析处理流程(clip_region_rel,edges_sub_pix,segment_contours_xld等)---Circles.hdev,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!

 所用到的算子:

1、boundary(Region : RegionBorder : BoundaryType : )  *提取区域的边界,实质是像素

      boundary (Region, RegionBorder, 'inner')

2、clip_region_rel(Region : RegionClipped : Top, Bottom, Left, Right : )*通过区域的最小外接矩形,从矩形的                                 Top,Bottom,Left,Right四个方向裁剪区域,得到所需要的区域

                  

       如果需要提取某区域中的一部分区域可以考虑使用该算子,如下图一到图二 :

                                                     

                                                                                                              图一

                                                              

                                                                                                            图二 

 3、    edges_sub_pix(Image : Edges : Filter, Alpha, Low, High : )*提取亚像素精密边缘轮廓

           参数: Low和High

           使用灰度直方图计算两个阀值,凡是像素灰度值大于高阀值的一定是轮廓; 凡是小于低阀值的一定不是轮廓;

            如果检测像素灰度值大于低阀值但又小于高阀值,那就要看这个像素的邻接像素中有没有超过高阀值的边缘像素:如果有的话那么它就是轮廓边缘了,否则他就不是轮廓边缘;

            alpha:

            指定值越小,平滑越强大,会减少边缘细节。

            Filter :

            Filter  = 'canny'刚好相反,alpha值越大,轮廓细节就越少(可能有一部分轮廓消失)

            如下:                          

            edges_sub_pix (ImageReduced, Edges, 'canny', 2, 20, 60)

                                                                                 

4、segment_contours_xld(Contours : ContoursSplit : Mode, SmoothCont, MaxLineDist1, MaxLineDist2 : )

       将亚像素轮廓分割为值线段、圆、或圆弧

       Contours :需要进行分割的轮廓。

       ContoursSplit: 分割后的轮廓tuple。

       Mode:分割轮廓方式

       'lines'(使用直线段分割), 'lines_circles'(使用直线段和圆(弧)分割), 'lines_ellipses'(使用直线段和椭圆弧分割)。

       SmoothCont :轮廓平滑的参数,可以抑制在折线逼近过程中过短的线段,能更加逼近圆和椭圆。
        MaxLineDist1: 值越小,分割得到的线段、圆弧、或椭圆弧就越多

        MaxLineDist2 :值越小,分割得到的线段、圆弧、或椭圆弧就越多

        Remark:

        分割得到的轮廓是直线段、圆(圆弧)或者椭圆弧可以通过分割后轮廓的全局属性'cont_approx’参数的值来判断(参考               get_contour_global_attrib_xld)。

        如果'cont_approx'=-1,这一部分轮廓最适合被拟合为直线段。

        如果'cont_approx'=0,这一部分轮廓最适合被拟合为椭圆弧。

        如果'cont_approx'=1,这一部分轮廓最适合被拟合为圆弧。

5 、get_contour_global_attrib_xld(Contour : : Name : Attrib)

       返回亚像素轮廓的全局属性

       *通过segment_contours_xld算子得到轮廓被分割的部分然后通过get_contour_global_attrib_xld 算子的cont_approx               属性值判断被分割的轮廓部分是直线还是圆弧或椭圆弧

       get_contour_global_attrib_xld (ObjectSelected, 'cont_approx', Attrib)
    * Fit a circle to the line segment that are arcs of a circle
    *判断分割的轮廓是否适合生成圆
     if (Attrib > 0)
        *提取圆弧生成圆的参数
       
fit_circle_contour_xld (ObjectSelected, 'ahuber', -1, 2, 0, 3, 2, Row, Column, Radius, StartPhi, EndPhi, PointOrder)
        *圆弧生成圆
       
gen_circle_contour_xld (ContCircle, Row, Column, Radius, 0, rad(360), 'positive', 1.0)
        dev_display (ContCircle)
    endif

6、 fit_circle_contour_xld,gen_circle_contour_xld

* The edges in the image are segmented into lines and circles.
* For the edges that are part of a circle, the circle parameters
* are estimated and the resulting circle is displayed.
read_image (Image, 'double_circle')
* 
* Init window
dev_close_window ()
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)
* 
*Segment a region containing the edges
*分割包含边的区域
fast_threshold (Image, Region, 0, 120, 7)
*提取区域的内边缘
boundary (Region, RegionBorder, 'inner')
*通过区域的最小外接矩形,从矩形的TOP,Bottom,Left,Right四个方向裁剪区域
clip_region_rel (RegionBorder, RegionClipped, 5, 5, 5,5)
*膨胀轮廓区域
dilation_circle (RegionClipped, RegionDilation, 2.5)
reduce_domain (Image, RegionDilation, ImageReduced)
* 
* In the subdomain of the image containing the edges,
* extract subpixel precise edges.
*提取亚像素精密边缘轮廓
edges_sub_pix (ImageReduced, Edges, 'canny', 2, 20, 60)
*将XLD轮廓分割为线段和圆弧
segment_contours_xld (Edges, ContoursSplit, 'lines_circles', 5, 4, 3)
count_obj (ContoursSplit, Number)
dev_display (Image)
dev_set_draw ('margin')
dev_set_color ('white')
dev_update_window ('off')
for I := 1 to Number by 1select_obj (ContoursSplit, ObjectSelected, I)*返回亚像素轮廓的全局属性*如果Attrib =-1,这一部分轮廓最适合被拟合为直线段。*如果Attrib =0,这一部分轮廓最适合被拟合为椭圆弧。*如果Attrib =1,这一部分轮廓最适合被拟合为圆弧。get_contour_global_attrib_xld (ObjectSelected, 'cont_approx', Attrib)* Fit a circle to the line segment that are arcs of a circle*判断分割的轮廓是否适合生成圆if (Attrib > 0)*提取圆弧生成圆的参数fit_circle_contour_xld (ObjectSelected, 'ahuber', -1, 2, 0, 3, 2, Row, Column, Radius, StartPhi, EndPhi, PointOrder)*圆弧生成圆gen_circle_contour_xld (ContCircle, Row, Column, Radius, 0, rad(360), 'positive', 1.0)dev_display (ContCircle)endif
endfor
dev_set_colored (12)
dev_set_line_width (3)
dev_display (ContoursSplit)

这篇关于第三课: 图像的 BLOB 分析处理流程(clip_region_rel,edges_sub_pix,segment_contours_xld等)---Circles.hdev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/164454

相关文章

SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式

《SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式》文章介绍如何处理大数据量List批量插入数据库的优化方案:通过拆分List并分配独立线程处理,结合Spring线程池与异步方法提升效率... 目录项目场景解决方案1.实体类2.Mapper3.spring容器注入线程池bejsan对象4.创建

PHP轻松处理千万行数据的方法详解

《PHP轻松处理千万行数据的方法详解》说到处理大数据集,PHP通常不是第一个想到的语言,但如果你曾经需要处理数百万行数据而不让服务器崩溃或内存耗尽,你就会知道PHP用对了工具有多强大,下面小编就... 目录问题的本质php 中的数据流处理:为什么必不可少生成器:内存高效的迭代方式流量控制:避免系统过载一次性

通过Docker容器部署Python环境的全流程

《通过Docker容器部署Python环境的全流程》在现代化开发流程中,Docker因其轻量化、环境隔离和跨平台一致性的特性,已成为部署Python应用的标准工具,本文将详细演示如何通过Docker容... 目录引言一、docker与python的协同优势二、核心步骤详解三、进阶配置技巧四、生产环境最佳实践

MyBatis分页查询实战案例完整流程

《MyBatis分页查询实战案例完整流程》MyBatis是一个强大的Java持久层框架,支持自定义SQL和高级映射,本案例以员工工资信息管理为例,详细讲解如何在IDEA中使用MyBatis结合Page... 目录1. MyBATis框架简介2. 分页查询原理与应用场景2.1 分页查询的基本原理2.1.1 分

Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案

《Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案》在日常办公中,我们经常需要将CSV格式的数据转换为Excel文件,本文将介绍一个基于Python的高性能解决方案,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一... 目录一、场景需求二、技术方案三、核心代码四、批量处理方案五、性能优化六、使用示例完整代码七、小结一、

Python中 try / except / else / finally 异常处理方法详解

《Python中try/except/else/finally异常处理方法详解》:本文主要介绍Python中try/except/else/finally异常处理方法的相关资料,涵... 目录1. 基本结构2. 各部分的作用tryexceptelsefinally3. 执行流程总结4. 常见用法(1)多个e

PHP应用中处理限流和API节流的最佳实践

《PHP应用中处理限流和API节流的最佳实践》限流和API节流对于确保Web应用程序的可靠性、安全性和可扩展性至关重要,本文将详细介绍PHP应用中处理限流和API节流的最佳实践,下面就来和小编一起学习... 目录限流的重要性在 php 中实施限流的最佳实践使用集中式存储进行状态管理(如 Redis)采用滑动

MyBatis-plus处理存储json数据过程

《MyBatis-plus处理存储json数据过程》文章介绍MyBatis-Plus3.4.21处理对象与集合的差异:对象可用内置Handler配合autoResultMap,集合需自定义处理器继承F... 目录1、如果是对象2、如果需要转换的是List集合总结对象和集合分两种情况处理,目前我用的MP的版本

redis-sentinel基础概念及部署流程

《redis-sentinel基础概念及部署流程》RedisSentinel是Redis的高可用解决方案,通过监控主从节点、自动故障转移、通知机制及配置提供,实现集群故障恢复与服务持续可用,核心组件包... 目录一. 引言二. 核心功能三. 核心组件四. 故障转移流程五. 服务部署六. sentinel部署

Python自动化处理PDF文档的操作完整指南

《Python自动化处理PDF文档的操作完整指南》在办公自动化中,PDF文档处理是一项常见需求,本文将介绍如何使用Python实现PDF文档的自动化处理,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录使用pymupdf读写PDF文件基本概念安装pymupdf提取文本内容提取图像添加水印使用pdfplum