• OpenCV学习(17) 细化算法(5)


    本章我们看下Pavlidis细化算法,参考资料http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim/theo.html

    Computer VisiAlgorithms in Image Algebra,second edition

    该算法最初是做前景轮廓跟踪的。

    假设使用下面的8邻域,且前景像素值为1,背景像素值为0。

    image

    下面是该算法的描述:

    1. 求出前景像素的轮廓,并用2表示,如果轮廓点是孤立点,端点或者其它不可删除的点,标记其为3。

    2. 在第1步求出的轮廓中判断那些是可以删除的,那些是不可删除的,不可删除的点标记为4。

    3. 再次扫描值为2的轮廓点,标记可以删除的点为5。

    4. 对值为2和5的点执行删除操作。

    重复上述步骤,直到图像中没有可以删除的像素为止。结果如想就是我们要的骨架结构

          第一步是求轮廓的过程,对于一个值为1的像素点。如果它的p0,p2,p4,p6四个点都为1,则该点是内部点,继续循环,判断其它像素。

    image

     如果该像素是孤立点或端点,则其像素值标记为3。

    image

         如果像素是其它可能改变8连通性的点。比如以下的情况: p3, p7为0,但p4,p5,p6和p0,p1,p2中有非零值,如果删除p点,则连通性会改变。此时都标记当前像素值为3。

    image

    第一步后,我们会得到轮廓

    imageimage

    第2步对不等于0的像素进行处理

    如果像素周围全是2,则标记其为4(不删除)。

    image

    还有对于其它不可删除情况,比如下面这种情况,置当前像素为4。

    image

    第三步对于值为2的轮廓点再次进行判断,对于可删除的点,标记为5。

    第四步删除值为2和5的点。

    最终值为4的点为细化后的轮廓点。

    算法实现的代码:

    void gThin::cvPavlidis(cv::Mat& src, cv::Mat& dst)
    {

    if(src.type()!=CV_8UC1)
    {
    printf("只能处理二值或灰度图像 ");
    return;
    }
    //非原地操作时候,copy src到dst
    if(dst.data!=src.data)
    {
    src.copyTo(dst);
    }

    char erase, n[8];
    unsigned char bdr1,bdr2,bdr4,bdr5;
    short k,b;
    unsigned long i,j;


    int width, height;
    width=dst.cols;
    height= dst.rows;

    //把不能于0的值转化为1,便于后面处理
    for(i=0; i< height; i++)
    {
    for(j=0; j<width; j++)
    {
    if(dst.at<uchar>(i,j)!=0)
    {
    dst.at<uchar>(i,j) = 1;
    }
    //图像边框像素值为0
    if(i==0||i==(height-1)||j==0||j==(width-1))
    dst.at<uchar>(i,j) = 0;
    }
    }

    erase =1;
    width = width - 1;
    height = height - 1;
    uchar* img;
    int step = dst.step;
    while(erase)
    {

    img = dst.data;
    //第一个循环,取得前景轮廓,轮廓用2表示
    for(i=1; i< height; i++)
    {
    img += step;
    for(j=1; j < width; j++)
    {
    uchar* p= img+j;


    if(p[0]!= 1)
    continue;

    n[0]=p[1];
    n[1]=p[-step+1];
    n[2]=p[-step];
    n[3]=p[-step-1];
    n[4]=p[-1];
    n[5]=p[step-1];
    n[6]=p[step];
    n[7]=p[step+1];

    //bdr1是2进制表示的p0...p6p7排列,10000011,p0=1,p6=p7=1
    bdr1 =0;
    for(k=0; k<8; k++)
    {
    if(n[k]>=1)
    bdr1|=0x80>>k;
    }
    //内部点,p0, p2, p4, p6都是为1, 非边界点,所以继续循环
    //0xaa 10101010
    // 0 1 0
    // 1 1
    // 0 1 0

    if((bdr1&0xaa)== 0xaa)
    continue;
    //不是内部点,则是边界点,对于边界点,我们标记为2,是轮廓
    p[0] = 2;

    b=0;

    for(k=0; k<=7; k++)
    {
    b+=bdr1&(0x80>>k);
    }
    //在边界点中,等于1,则是端点,等于0,则是孤立点,此时标记3
    if(b<=1 )
    p[0] = 3;

    //此条件说明p点是中间点,如果移去会引起断裂
    // 0x70 0x7 0x88 0xc1 0x1c 0x22 0x82 0x1 0xa0 0x40 0x28 0x10 0xa 0x4
    // 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0
    // 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
    // 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
    if((bdr1&0x70)!=0&&(bdr1&0x7)!=0&&(bdr1&0x88)==0)
    p[0] = 3;
    else if((bdr1&&0xc1)!=0&&(bdr1&0x1c)!=0&&(bdr1&0x22)==0)
    p[0] = 3;
    else if((bdr1&0x82)==0 && (bdr1&0x1)!=0)
    p[0] = 3;
    else if((bdr1&0xa0)==0 && (bdr1&0x40)!=0)
    p[0] = 3;
    else if((bdr1&0x28)==0 && (bdr1&0x10)!=0)
    p[0] = 3;
    else if((bdr1&0xa)==0 && (bdr1&0x4)!=0)
    p[0] = 3;

    }
    }
    //printf("------------------------------ ");
    //PrintMat(dst);
    img = dst.data;
    for(i=1; i<height; i++)
    {
    img += step;
    for(j=1; j<width; j++)
    {
    uchar* p= img+j;

    if(p[0]== 0)
    continue;

    n[0]=p[1];
    n[1]=p[-step+1];
    n[2]=p[-step];
    n[3]=p[-step-1];
    n[4]=p[-1];
    n[5]=p[step-1];
    n[6]=p[step];
    n[7]=p[step+1];

    bdr1 = bdr2 =0;

    //bdr1是2进制表示的当前点p的8邻域连通情况,hdr2是当前点周围轮廓点的连接情况
    for(k=0; k<=7; k++)
    {
    if(n[k]>=1)
    bdr1|=0x80>>k;
    if(n[k]>=2)
    bdr2|=0x80>>k;
    }

    //相等,就是周围全是值为2的像素,继续
    if(bdr1==bdr2)
    {
    p[0] = 4;
    continue;
    }

    //p0不为2,继续
    if(p[0]!=2) continue;
    //=4都是不可删除的轮廓点
    // 0x80 0xa 0x40 0x1 0x30 0x6
    // 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
    // 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0
    // 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

    if(
    (bdr2&0x80)!=0 && (bdr1&0xa)==0 &&
    // ((bdr1&0x40)!=0 &&(bdr1&0x1)!=0 || ((bdr1&0x40)!=0 ||(bdr1 & 0x1)!=0) &&(bdr1&0x30)!=0 &&(bdr1&0x6)!=0 )
    ( ((bdr1&0x40)!=0 ||(bdr1 & 0x1)!=0) &&(bdr1&0x30)!=0 &&(bdr1&0x6)!=0 )
    )
    {
    p[0]= 4;
    }
    //
    else if((bdr2&0x20)!=0 && (bdr1&0x2)==0 &&
    //((bdr1&0x10)!=0 && (bdr1&0x40)!=0 || ((bdr1&0x10)!=0 || (bdr1&0x40)!=0) && (bdr1&0xc)!=0 && (bdr1&0x81)!=0)
    ( ((bdr1&0x10)!=0 || (bdr1&0x40)!=0) && (bdr1&0xc)!=0 && (bdr1&0x81)!=0)
    )
    {
    p[0]= 4;
    }

    else if((bdr2&0x8)!=0 && (bdr1&0x80)==0 &&
    //((bdr1&0x4)!=0 && (bdr1&0x10)!=0 || ((bdr1&0x4)!=0 || (bdr1&0x10)!=0) &&(bdr1&0x3)!=0 && (bdr1&0x60)!=0)
    ( ((bdr1&0x4)!=0 || (bdr1&0x10)!=0) &&(bdr1&0x3)!=0 && (bdr1&0x60)!=0)
    )
    {
    p[0]= 4;
    }

    else if((bdr2&0x2)!=0 && (bdr1&0x20)==0 &&
    //((bdr1&0x1)!=0 && (bdr1&0x4)!=0 ||((bdr1&0x1)!=0 || (bdr1&0x4)!=0) &&(bdr1&0xc0)!=0 && (bdr1&0x18)!=0)
    (((bdr1&0x1)!=0 || (bdr1&0x4)!=0) &&(bdr1&0xc0)!=0 && (bdr1&0x18)!=0)
    )
    {
    p[0]= 4;
    }
    }
    }
    //printf("------------------------------ ");
    //PrintMat(dst);
    img = dst.data;
    for(i=1; i<height; i++)
    {
    img += step;
    for(j=1; j<width; j++)
    {
    uchar* p= img+j;

    if(p[0]!= 2)
    continue;


    n[0]=p[1];
    n[1]=p[-step+1];
    n[2]=p[-step];
    n[3]=p[-step-1];
    n[4]=p[-1];
    n[5]=p[step-1];
    n[6]=p[step];
    n[7]=p[step+1];

    bdr4 = bdr5 =0;
    for(k=0; k<=7; k++)
    {
    if(n[k]>=4)
    bdr4|=0x80>>k;
    if(n[k]>=5)
    bdr5|=0x80>>k;
    }
    //值为4和5的像素
    if((bdr4&0x8) == 0)
    {
    p[0]=5;
    continue;
    }
    if((bdr4&0x20) == 0 && bdr5 ==0)
    {
    p[0]=5;
    continue;
    }

    }
    }
    erase = 0;
    //printf("------------------------------ ");
    //PrintMat(dst);
    img = dst.data;
    for(i=1; i<height; i++)
    {
    img += step;
    for(j=1; j<width; j++)
    {
    uchar* p= img+j;
    if(p[0]==2||p[0]==5)
    {
    erase = 1;
    p[0] = 0;
    }
    }
    }
    //printf("------------------------------ ");
    //PrintMat(dst);
    //printf("------------------------ ");
    }

    }

    image

     

    imageimage

    程序源代码:参加工程FirstOpenCV11

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