使用OpenCV在Android中进行阈值处理

Question

使用OpenCV在Android中进行阈值处理

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不确定这是否是正确的提问方式，但请帮忙。我有一张凹陷汽车的图片。我必须处理它并突出显示凹痕，并返回凹痕数量。我能够用以下结果做得相当好：

Matlab代码如下：

  img2=rgb2gray(i1);
  imshow(img2);
  img3=imtophat(img2,strel('disk',15));
  img4=imadjust(img3);
  layer=img4(:,:,1);
  img5=layer>100 & layer<250;
  img6=imfill(img5,'holes');
  img7=bwareaopen(img6,5);
  [L,ans]=bwlabeln(img7);
  imshow(img7);
  I=imread(i1);
  Ians=CarDentIdentification(I);

然而，当我尝试使用opencv进行操作时，出现了以下情况：

使用以下代码：

   Imgproc.cvtColor(source, middle, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);
    Imgproc.equalizeHist(middle, middle);
    Imgproc.threshold(middle, middle, 150, 255, Imgproc.THRESH_OTSU);

请告诉我如何在OpenCV中获得更好的结果，以及如何计算凹痕？我尝试使用findcontour()函数，但它返回了非常大的数字。我也在其他图像上尝试过，但没有得到合适的结果。请帮忙。

- Harshita

你有注意到你在Matlab和OpenCV中使用的阈值值是不同的吗？ - Rick M.

当然，我尝试了很多不同的值。Matlab有一个名为imtophat()的函数，其结果是使照明变得均匀，在调整对比度后，凹陷部分非常明亮。因此，这些值在opencv中不起作用。 - Harshita

如果您仔细阅读在Matlab中imtophat的操作，您可以在OpenCV中执行相同的操作，尽管没有直接的滤波器。 - Rick M.

这正是我在这里提问的原因。找不到确切的流程/代码/事情去做。 - Harshita

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Rick M. · Answer 1

所以你基本上来自MATLAB网站，imtophat的作用是-顶帽滤波器计算图像的形态学开运算（使用imopen），然后从原始图像中减去结果。

您可以通过以下步骤在OpenCV中执行此操作：

第1步：获取磁盘结构元素

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (15, 15))

步骤2：计算图像的开口，然后从原始图像中减去结果

tophat = cv2.morphologyEx(v, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

这将产生以下结果 -

第三步 - 现在你可以手动阈值化它或使用Otsu算法 -

ret, thresh = cv2.threshold(tophat, 17, 255, 0)

这将为您提供以下图像 -

由于 OP 想要 Java 代码，这里是可能的 Java 代码：

private Mat topHat(Mat image)
{
Mat element  = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_ELLIPSE, new Size(15, 15), new Point (0, 0));
Mat dst = new Mat;
Imgproc.morphologyEx(image, dst, Imgproc.MORPH_TOPHAT, element, new Point(0, 0));

return dst;
}

请确保在灰度图像上执行此操作（CvType.8UC1），然后您可以适当地进行阈值处理。