如何使用 OpenCV 从图像中检测（计数）头发？答案

【问题标题】：How to detect (Count) Hair from image using OpenCV?如何使用 OpenCV 从图像中检测（计数）头发？
【发布时间】：2016-10-11 10:50:07
【问题描述】：

我使用OpenCV 函数cvtColor、Canny 和HoughLinesP 尝试了下面的代码，但在某些情况下无法获得准确的结果或不起作用。

private boolean opencvProcessCount(Uri picFileUri) {
hairCount = 0;
totalC = 0;
//Log.e(">>>>>>>>","count " + picFileUri);
try {
    InputStream iStream = getContentResolver().openInputStream(picFileUri);
    byte[] im = getBytes(iStream);
    BitmapFactory.Options opt = new BitmapFactory.Options();
    opt.inDither = true;
    opt.inPreferredConfig = Bitmap.Config.ARGB_8888;
    Bitmap image = BitmapFactory.decodeByteArray(im, 0, im.length);

    Mat mYuv = new Mat();
    Utils.bitmapToMat(image, mYuv);
    Mat mRgba = new Mat();
    Imgproc.cvtColor(mYuv, mRgba, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY, 4);
    Imgproc.Canny(mRgba, mRgba, 80, 90);
    Mat lines = new Mat();
    int threshold = 80;
    int minLineSize = 30;
    int lineGap = 100;

    Imgproc.HoughLinesP(mRgba, lines, 1, Math.PI/180, threshold, minLineSize, lineGap);

    for (int x = 0; x < lines.rows(); x++)
    {
        double[] vec = lines.get(x, 0);
        double x1 = vec[0],
                y1 = vec[1],
                x2 = vec[2],
                y2 = vec[3];
        Point start = new Point(x1, y1);
        Point end = new Point(x2, y2);
        double dx = x1 - x2;
        double dy = y1 - y2;

        double dist = Math.sqrt (dx*dx + dy*dy);
        totalC ++;
        Log.e(">>>>>>>>","dist " + dist);
        if(dist>300.d)
        {
            hairCount ++;
            // Log.e(">>>>>>>>","count " + x);
            Imgproc.line(mRgba, start, end, new Scalar(0,255, 0, 255),5);// here initimg is the original image.
        }// show those lines that have length greater than 300


    }

    Log.e(">>>>>>>>",totalC+" out hairCount " + hairCount);

    // Imgproc.
} catch (Throwable e) {
    // Log.e(">>>>>>>>","count " + e.getMessage());
    e.printStackTrace();
}
return false;
}

以下是用于计算头发的示例图像：

【问题讨论】：

嗨，你能提供一个简约的代码吗？（没有 Bitmap，没有全局成员变量等）这将有助于其他人更多地关注问题。
也许还有一些来自您的预处理步骤的图像，比如 canny 以及找到的霍夫线？
@saurabheights，在这里我添加了实际代码，所以如果我这样做了，任何人都可以识别我的问题或错误的实现。
@HareshChhelana：这是我的想法： 1. 保存 Canny 输出。 2. 暂时限制只有黑色的头发（没有黑发，没有金发）。 3. 在运行 Hough 之前优化 Canny 输出以去除异常值。 4. 未进行预处理：使用色相/饱和度去除反射并从头发上分离皮肤。 5.去掉第二张测试图，遮挡只会增加canny之后如何处理的复杂度。相反，使用类似于第一张测试图片的更大的图像数据集。 6.一旦霍夫变换给出了足够的线条，使用更智能的逻辑来找出哪些线条形成头发。
@saurabheights，如果可以的话，你能分享一些代码吗？

标签： android opencv opencv4android opencv3.1

【解决方案1】：

我想你会觉得这篇文章很有趣：

http://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/aij87.pdf

他们采用 2D 位图，应用精明的边缘检测器，然后根据它们属于同一对象的可能性重新组合不同边缘的片段 - 在这种情况下是头发（并给出这种重新组合的标准）。

我认为您可以使用它来了解图像上有多少物体，如果图像仅包含头发，那么您将计算头发。

【讨论】：