在Objective-c（Cocoa）中检测图像上的白色像素线

Question

我正在构建一个使用来自网络服务的图像的应用程序。不幸的是，图像是用白色填充的（当服务调整它们的大小时，很久以前）。

我想创建一个类来检测图像是否具有相同白色细微差别的完整线条（水平或垂直），然后裁剪图像。 （或删除白色区域）

所以基本上我在想： - 穿过水平线（全宽和 1 px 高）并检查它是否具有相同的白色细微差别。

（为了稍后优化，我可以通过检测第一个像素和最后一个像素来检测颜色，如果它们匹配，则检查一半等） - 在初稿中并不重要。

关于填充，我不能确定填充的大小。这些图像有各种尺寸和比例，并被填充为相同的尺寸。所以填充的边框会随着图像的变化而变化。

编辑： 这是一个：http://i.dbastatic.dk/images/3/37//74438337_30052011063215_9539_3.jpg 和一个垂直的：http://i.dbastatic.dk/images/3/40//74273140_23052011090107_0806_3.jpg 和一个棘手的：http://i.dbastatic.dk/images/3/61/500396561_27052011171605_5877_3.jpg 请注意，最后一个有部分白色背景，为什么我需要检测白色像素是否遍布图像宽度。

您能否给我一个代码示例以开始使用。我认为最难的部分是逐像素运行图像并检测颜色。

也许 C++ 会更快？

我会 C++ 和 Objective-C，所以请给我最好的机会 :-)

Answer 1

NSImage* yourImage;
NSBitmapImageRep *bitmapRep = [NSBitmapImageRep imageRepWithData:[yourImage TIFFRepresentation]];

unsigned char* pixelData = [bitmapRep bitmapData];

像素可能是RGB格式，所以从这里开始应该很容易逐个像素地遍历图像。

可以查看数据格式：

int depth       = [bitmapRep bitsPerSample];
int channels    = [bitmapRep samplesPerPixel];
int height      = [bitmapRep size].height;
int width       = [bitmapRep size].width;

编辑：为了验证 Wajih 的说法，我编写了一个小（快速而肮脏的）测试程序，但我需要一些帮助来确定 Hough 变换的边界：

EDIT2：我意识到 Wajih 指的是一种特殊的霍夫变换 (kht) 实现（不是 OpenCV 版本），我没有时间测量 kht。我更新了源代码以处理 jpg 压缩伪影。

std::string origFileName("../data/500396561_27052011171605_5877_3.jpg");
cv::Mat image = cv::imread(origFileName, 0);

std::cout << __PRETTY_FUNCTION__ << " -- widht, height = " << image.cols << ", " << image.rows << std::endl;

QElapsedTimer naiveTimer;
naiveTimer.start();
unsigned int x1 = 0;
unsigned int y1 = 0;
unsigned int x2 = 0;
unsigned int y2 = 0;

const unsigned int thresholdColor = 15; // how much may the color deviate
const unsigned int thresholdPixel = 5;  // how many false detections do you want to tolerate

for (unsigned int ii = 0; ii < 1000; ++ii)
{
    x1 = y1 = x2 = y2 = 0;
    unsigned char* pixel = image.ptr<unsigned char>(0);
    unsigned char border = *pixel;
    bool top = true;

    // horizontal border lines
    for (int yy = 0; yy < image.rows; ++yy)
    {
        pixel = image.ptr<unsigned char>(yy);
        int count = 0;
        for (int xx = 0; xx < image.cols; ++xx)
        {
            if (255 - *pixel < thresholdColor)
                ++count;

            ++pixel;
        }
        if (image.cols - count < thresholdPixel)
        {
            if (top) ++y1;
            else ++y2;
        }
        else top = false;
    }
    y2 = image.rows - y2;


    // vertical border lines
    bool left = true;
    pixel = image.ptr<unsigned char>(0);
    unsigned int offset = image.ptr<unsigned char>(1) - pixel;
    for (int xx = 0; xx < image.cols; ++xx)
    {
        int count = 0;
        unsigned char* colPixel = pixel++;
        for (int yy = 0; yy < image.rows; ++yy)
        {
            if (255 - *colPixel < thresholdColor)
                ++count;

            colPixel += offset;
        }
        if (image.rows - count < thresholdPixel)
        {
            if (left) ++x1;
            else ++x2;
        }
        else left = false;
    }
    x2 = image.cols - x2;
}

std::cout << __PRETTY_FUNCTION__ << " -- Time elapsed: " << naiveTimer.elapsed() << std::endl;
std::cout << __PRETTY_FUNCTION__ << " -- x1 y1 x2 y2: " << x1 << " " << y1 << " " << x2 << " " << y2 << std::endl;

QImage original(origFileName.c_str());
QImage cropped = original.copy(x1, y1, x2 - x1, y2 - y1);

EHVhu.jpg（我用于测试的图像，除了esbenr提供的图像）：

Answer 2

你需要做的是采用更好更快的算法。您可以使用霍夫变换算法来检测线条。在这里您甚至可以设置要检测的线条的宽度和长度。此链接可能有用Here。 如果您对 OpenCV 有任何经验，可以使用其内置的快速方法进行霍夫变换线检测。可能您应该首先检查它是否可移植到 Cocoa。