【问题标题】:Overlapping shapes recognition (OpenCV)重叠形状识别(OpenCV)
【发布时间】:2016-04-22 08:08:19
【问题描述】:

我有一个包含一些形状的简单图像:一些矩形和一些椭圆,总共 4 或 5 个。这些形状可以旋转、缩放和重叠。有一个示例输入: 我的任务是检测所有这些图形并准备一些关于它们的信息:大小、位置、旋转等。在我看来,核心问题是形状可以相互重叠的事实。我试图搜索一些关于这类问题的信息,发现 OpenCV 库非常有用。

OpenCV 能够检测轮廓,然后尝试将椭圆或矩形拟合到这些轮廓。问题是当形状重叠时,轮廓就会混淆。

我考虑以下算法:检测所有特征点:并在它们处放置白点。我得到了类似这样的东西,其中每个数字都分为不同的部分: 然后我可以尝试使用一些信息来链接这些部分,例如复杂度值(我将曲线 approxPolyDP 拟合到轮廓并读取它有多少部分)。但它开始变得非常困难。另一个想法是尝试连接轮廓的所有排列并尝试将图形拟合到它们。最好的编译将被输出。

任何想法如何创建简单而优雅的解决方案?

【问题讨论】:

  • 如何找到交汇点?我认为下面建议的模糊不是基于某些数学属性,它只是临时尝试和查看 - 如果你能找到连接点,那么它就变成了一个图形问题;每个传入段将有一个可能的输出段,并且基于您可以匹配的曲率。但是如何检测连接点?
  • 我尝试了许多用于寻找角点的方法,发现'goodFeaturesToTrack'在这种情况下效果最好。缺点是它不仅可以检测连接点,还可以检测矩形的核心。在我看来,仅检测路口的能力将只是算法。
  • 如果它检测到矩形角也一样好 - 您必须将一段与一段配对 - 如果 goodFeaturesToTrack 准确找到所有突出显示的点,那么它就是您所需要的
  • 是的,没错,我正在考虑创建一个图表。当我有一个只有两条边的顶点时,我可以将它们连接为矩形的一部分。更有趣和我有更多边的顶点,如 4(简单连接)或 3(两个矩形连接的特殊情况)。

标签: java opencv contour shapes image-recognition


【解决方案1】:

模糊图像有助于找到代码中的交叉点

#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"

using namespace cv;

int main( int argc, char** argv )
{
    Mat src = imread( argv[1] );
    Mat gray, blurred;
    cvtColor( src, gray, COLOR_BGR2GRAY );
    threshold( gray, gray, 127, 255, THRESH_BINARY );
    GaussianBlur( gray, blurred, Size(), 9 );
    threshold( blurred, blurred, 200, 255, THRESH_BINARY_INV );
    gray.setTo( 255, blurred );
    imshow("result",gray);
    waitKey();

    return 0;
}

结果图片:

第二步

简单来说,借用generalContours_demo2.cpp的代码

#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
    Mat src = imread( argv[1] );
    Mat gray, blurred;
    cvtColor( src, gray, COLOR_BGR2GRAY );
    threshold( gray, gray, 127, 255, THRESH_BINARY );
    GaussianBlur( gray, blurred, Size(), 5 );
    threshold( blurred, blurred, 180, 255, THRESH_BINARY_INV );
    gray.setTo( 255, blurred );
    imshow("result of step 1",gray);

    vector<vector<Point> > contours;

    /// Find contours
    findContours( gray.clone(), contours, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE );

    /// Find the rotated rectangles and ellipses for each contour
    vector<RotatedRect> minRect( contours.size() );
    vector<RotatedRect> minEllipse( contours.size() );

    for( size_t i = 0; i < contours.size(); i++ )
    {
        minRect[i] = minAreaRect( Mat(contours[i]) );
        if( contours[i].size() > 5 )
        {
            minEllipse[i] = fitEllipse( Mat(contours[i]) );
        }
    }

    /// Draw contours + rotated rects + ellipses
    for( size_t i = 0; i< contours.size(); i++ )
    {
        Mat drawing = src.clone();
        // contour
        //drawContours( drawing, contours, (int)i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point() );
        // ellipse
        ellipse( drawing, minEllipse[i], Scalar( 0, 0, 255 ), 2 );
        // rotated rectangle
        Point2f rect_points[4];
        minRect[i].points( rect_points );
        for( int j = 0; j < 4; j++ )
            line( drawing, rect_points[j], rect_points[(j+1)%4], Scalar( 0, 255, 0 ), 2 );
        /// Show in a window
        imshow( "results of step 2", drawing );
        waitKey();
    }

    return 0;
}

您可以获得以下结果图像。我希望你能解决最后一步。

【讨论】:

  • 谢谢你,我会试着分析一下你的解决方案,和我的想法相反,似乎很简单直接。
  • 我希望它会有所帮助。你可以尝试更改 GaussianBlurthreshold 的参数(看看我如何在第一个和第二个代码中更改)
猜你喜欢
  • 1970-01-01
  • 1970-01-01
  • 2019-01-07
  • 2017-03-08
  • 1970-01-01
  • 2014-04-10
  • 1970-01-01
  • 2012-07-25
  • 1970-01-01
相关资源
最近更新 更多