OpenCV查找凸壳

Question

OpenCV查找凸壳

opencvimage-processinginterpolationcontourconcave

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我有一组离散点的图像，如下所示： discrete mask

我想重构或者上采样这张图片（我不确定应该用哪个词），使得结果图像像这样： after-processed mask

它不需要和示例图像完全相同，但是主要思路是填充原始图像。

我已经有了一个初步的想法。但是在第一步之后，我不知道该如何继续。我的想法是首先使用kmeans分隔图像并找出不同的对象。我已成功完成这一步骤。Kmeans后的图像如下所示： object 1 mask

。

Kmeans后，我想使用find contour或类似于concave的方法来获得这些形状的轮廓，并使用如填充孔洞之类的函数填充形状。然而，我发现“find contour”不起作用，它会将每个单独的像素都视为轮廓。

我考虑的另一种方法是使用插值。但我不确定是否可以使用这么稀疏的点。是否有人对如何实现这个有任何想法？我不确定自己的方法是否正确，我接受任何解决方案。

非常感谢！

- user1964417

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我认为“上采样”不是你要找的术语。 - Mark Ransom

@MarkRansom 是的，我不确定应该使用什么术语。有什么建议吗？ - user1964417

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Throwback1986 · Accepted Answer

看一下形态学变换。我们可以先使用一个大卷积核，比如size为（15,15）的MORPH_ELLIPSE进行膨胀操作。然后再使用相同大小的卷积核进行腐蚀操作来缩小斑块。请查看这里的文档。请注意，OpenCV还提供了链接或序列化的形态学操作。请参见这里。然后你会发现我的建议是一个“闭合”操作。 更新： 我尝试使用简单的膨胀和轮廓来得出图像中显示的结果。结果似乎满足问题的一般要求。

同样，应用程序中“实时”的含义没有具体说明，但这组操作可以快速执行，并且可以轻松地应用于30fps的应用程序。 Contoured image

以下是代码片段：

// Convert image to grayscale
cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
threshold(gray, gray, 128.0, 128.0, THRESH_BINARY);

// Dilate to fill holes
dilate(gray, dest, getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(13,13)));

// Find contours
vector<vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(dest, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0,0)); 

  // Prune contours
  float maxArea = 0.0f;
  for (size_t i = 0; i< contours.size(); i++)
     {
       if (contourArea(contours[i]) >= maxArea)
         {
            maxArea = contourArea(contours[i]);
         }
     } 

  float minArea = 0.20f * maxArea;
  vector<vector<Point> > prunedContours;
  for (size_t i = 0; i< contours.size(); i++)
     {
       if (contourArea(contours[i]) >= minArea)
         {
           prunedContours.push_back(contours[i]);
         }
     }

// Smooth the contours
vector<vector<Point> > smoothedContours;
  smoothedContours.resize(prunedContours.size());
  for (size_t i=0;i<prunedContours.size();i++)
    {
    vector<float> x;
    vector<float> y;

    const size_t n = prunedContours[i].size();

    for (size_t j=0;j<n;j++)
      {
        x.push_back(prunedContours[i][j].x);
        y.push_back(prunedContours[i][j].y);
      }

    Mat G;
    transpose(getGaussianKernel(11,4.0,CV_32FC1),G);

    vector<float> xSmooth;
    vector<float> ySmooth;

    filter2D(x,xSmooth, CV_32FC1, G);
    filter2D(y,ySmooth, CV_32FC1, G);

    for (size_t j=0;j<n;j++)
      {
        smoothedContours[i].push_back(Point2f(xSmooth[j],ySmooth[j]));
      }
    }