问如何在OpenCV connectedComponents函数之后分割对象
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Stack Overflow用户

提问于 2015-10-07 07:56:06

回答 3查看 4.3K关注 0票数 2

我得到了一个带有connectedComponents函数C++ OpenCV的标签，如图中所示：

这是ccLabels变量的输出，它是一个与原始图像大小相同的cv::Mat。

所以我要做的是：

计算每个数字的出现情况，并选择那些发生的次数超过N次数，这是“大”的。
分割“大”组件的区域，然后计算该区域内的4和0的数量。

我的最终目标是计算图像中的洞数，因此我的目标是从(number of 0's / number of 4's)中推断出洞数。这可能不是最漂亮的方式，但图像是非常均匀的大小和照明，所以它将满足我的需要。

但是我对OpenCV并不熟悉，我不知道如何完成这个任务。

以下是我迄今所做的工作：

cv::Mat1b outImg;
cv::threshold(grayImg, outImg, 150, 255, 0); // Thresholded -binary- image
cv::Mat ccLabels;
cv::connectedComponents(outImg, ccLabels); // Each non-zero pixel is labeled with their connectedComponent ID's
// write the labels to file:
std::ofstream myfile;
    myfile.open("ccLabels.txt");
    cv::Size s = ccLabels.size();
    myfile << "Size: " << s.height << " , " << s.width <<"\n";
    for (int r1 = 0; r1 < s.height; r1++) {
        for (int c1 = 0; c1 < s.height; c1++) {
            myfile << ccLabels.at<int>(r1,c1);
        }
        myfile << "\n";
    }
    myfile.close();

因为我知道如何在矩阵中迭代，所以计数数字应该是可以的，但是首先我必须分离(消除/忽略)“背景”像素，它们是之外的0's 连接的组件。那么数数应该很容易。

我如何分割这些“大”组件？也许可以获得一个掩码，并且只考虑mask(x,y) = 1所在的像素

谢谢你的帮助！

编辑

这是被分割的图像：

这就是我在Canny边缘检测之后得到的结果：

这是实际图像(阈值)：

opencv

image-segmentation

c++

回答 3

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2015-10-07 10:12:31

这里有一个简单的程序，从你的阈值图像开始，找到骰子上的数字。

寻找外部轮廓
对于每个等高线
- 最后丢弃小水珠
- 画满面具
- 使用和和XOR隔离内部孔
- 再找一次轮廓
- 数等高线

结果：

Number: 5
Number: 2

图片：

代码：

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
using namespace cv;

int main(void)
{
    // Grayscale image
    Mat1b img = imread("path_to_image", IMREAD_GRAYSCALE);

    // Minimum area of the contour
    double minContourArea = 10;

    // Prepare outpot
    Mat3b result;
    cvtColor(img, result, COLOR_GRAY2BGR);

    // Find contours
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(img.clone(), contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    for (int i = 0; i < contours.size(); ++i)
    {
        // Check area
        if (contourArea(contours[i]) < minContourArea) continue;

        // Black mask
        Mat1b mask(img.rows, img.cols, uchar(0));
        // Draw filled contour
        drawContours(mask, contours, i, Scalar(255), CV_FILLED);

        mask = (mask & img) ^ mask;

        vector<vector<Point>> cntrs;
        findContours(mask, cntrs, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        cout << "Number: " << cntrs.size() << endl;

        // Just for showing results
        drawContours(result, cntrs, -1, Scalar(0,0,255), CV_FILLED);
    }

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

    return 0;
}

票数 3

Stack Overflow用户

发布于 2015-10-07 08:22:37

更简单的方法是findContours方法。您找到内部轮廓并计算它们的面积(因为内部轮廓将是洞)并相应地处理这些信息。

票数 -1

Stack Overflow用户

发布于 2015-10-07 09:44:00

要解决您的第一个问题，请考虑在values.Count中有一组值，即出现的每一个数字。

 int m=0;
    for(int n=0;n<256;n++)
    {
        int c=0;
        for(int q=0;q<values.size();q++)
        {
            if(n==values[q])
            {
                //int c;
            c++;
            m++;
            }
        }

        cout<<n<<"= "<< c<<endl;
    }
    cout<<"Total number of elements "<< m<<endl;