如何修复被侵蚀的矩形？答案

【问题标题】：How do I fix eroded rectangles?如何修复被侵蚀的矩形？
【发布时间】：2011-06-17 23:39:06
【问题描述】：

基本上，我有这样的图像

或者在同一张图片中有多个矩形。矩形是完全黑色和白色的，有“脏”的边缘和凹槽，但很容易判断它们是矩形。更准确地说，它们是图像掩码。白色区域是图像中要“单独放置”的部分，但黑色部分是双色调的。

我的问题是，我如何用这个退化的矩形制作一个漂亮而清晰的矩形？我是一个 Python 人，但我必须使用 Qt 和 C++ 来完成这项任务。最好不使用其他库。

谢谢！

【问题讨论】：

矩形是否总是与外部矩形对齐，或者您可能有（例如）一个旋转 45 度的正方形，形成菱形形状（即使它仍然有方角和直边） ?
虽然不是针对c++，但how to detect blobs and crop them in png files上的一些答案可能与这个问题非常相关。
嗯，这是一个简单的案例；）我的目标是单独找到所有形状的边界框（它们主要是矩形和椭圆形，但偶尔会得到随机形状）以最小化图像腐蚀。
@Jerry Coffin，它们都是大的、白色的、不相交的矩形，几乎没有旋转。
@Blender 关于您最后的评论，不同的几何形状需要不同的算法。检测矩形的算法不会检测到椭圆（椭圆），至少不是最佳算法。因此，如果您对其他几何形状有要求，我建议更新问题！

标签： c++ qt image-processing qt4 masking

【解决方案1】：

如果包含所有非黑色像素的边界框可以做你想做的事，这应该可以解决问题：

int boundLeft = INT_MAX;
int boundRight = -1;
int boundTop = INT_MAX;
int boundBottom = -1;
for(int y=0;y<imageHeight;++y) {
    bool hasNonMask = false;
    for(int x=0;x<imageWidth;++x) {
        if(isNotMask(x, y)) {
            hasNonMask = true;
            if(x < boundLeft) boundLeft = x;
            if(x > boundRight) boundRight = x;
        }
    }
    if(hasNonMask) {
        if(y < boundTop) boundTop = y;
        if(y > boundBottom) boundBottom = y
    }
}

如果结果大小为负，则图像中没有非掩码像素。代码可以更优化，但我还没有喝足够的咖啡。 :)

【讨论】：

是的！这比包含 OpenCV（停止 svn）要少得多！我会回帖确认它是否有效。
它有效！我刚刚修复了那些++y 语句并添加了一些东西，但它有效。并且不需要 OpenCV！谢谢！
糟糕。知道它不仅仅是未优化的。抱歉打错了，很高兴它有效。

【解决方案2】：

通常你会通过反复扩张和侵蚀面具来做到这一点。我认为 qt 没有为此提供预制功能，因此如果您不想使用库，您可能必须自己实现它们 - http://ostermiller.org/dilate_and_erode.html 提供了有关如何实现这些功能的信息。

【讨论】：

我用 GIMP 试过了，它似乎摆脱了巨大凿痕周围的噪音。这更近了一步：D！现在我将如何填补这些凿痕？是时候再 Google 一下了……
如果你做的次数足够多，或者选择更大的半径，它最终会填满那些凿痕。
我刚刚注意到 gimp 不像我链接到的页面那样。您需要使其仅切换像素的 4 个最近邻居，而不是仅与像素共享一个角的 4 个。

【解决方案3】：

目前，我们假设它们都应该是没有旋转的矩形。在这种情况下，您应该能够使用一种非常简单的方法。从位图边缘的每个像素开始，开始向内采样像素，直到遇到过渡。记录每个过渡到边缘的距离（如果有的话）。一旦你从每条边完成了这项工作，你基本上就“投票”了——从那个边最常发生的距离就是你认为矩形的那个边。如果矩形真的是对齐的，那应该是大部分距离。

如果相反，您看到许多距离频率几乎相等，则可能是矩形旋转（或至少一个边旋转）。在这种情况下，您可以将一侧分成两半（例如）并重复。一旦您在每个区域中达到了大部分同意距离的点，您可以（尝试）在它们之间进行线性插值以给出一条直线（并且限制最小区域大小将限制最大旋转 - 如果您得到在未达成一致的情况下达到某种尺寸，您看到的是凿子，而不是矩形边缘）。同样，如果您有一个区域（或多个区域）与其余区域不完全吻合，也不适合一条线，您可能也应该忽略它——同样，您可能正在查看凿孔，而不是预期的优势。

【讨论】：

谢谢！这给了我一个好主意，这是你算法的一个更简单的版本（我稍后会使用你的。它非常适合几何形状）：从左边缘开始，然后“拍摄”线条，直到它们碰到一个白色像素。平均这些距离（不包括异常值，例如不会“击中”任何白色像素的线条），并且您拥有矩形与图像一侧的正确距离。对其余的方向重复（如果你有一个大凿子，这将失败）。
@Blender 好方法。我认为如果您使用中位数而不是平均值，您将解决异常值的问题。
我想我会接受@Stephen Chu 的回答。它做我想要的（我不想切掉小像素，因为这可能会给彩色图像带来双色调边框），而且它在概念上很简单。但是您的方法将用于其他复杂的形状！