2024-09-26 17:44:07 发布
网友
在对原始图像应用了各种预处理和检测管道之后,我有一个如下所示的二值图像
如图所示,实际上有两条飞机跑道(停机坪),它们在交叉区域相互交叉。我需要的是分开两条跑道并返回它们的轮廓。我已经检查了opencv函数的轮廓特征,但没有运气cv2.fitLine看起来还可以,但只有当轮廓中只有一条直线时,它才起作用。应用遮罩时产生的图像应如下所示:
cv2.fitLine
这里有一种可能的方法,只需在Terminal中使用ImageMagick即可,但在Python中使用Wand或scikit image和medial_axis也可以使用同样的方法
首先,将图像骨架化:
magick runways.png -threshold 50% -morphology Thinning:-1 Skeleton skeleton.png
然后运行“Hough Line Detection”(Hough Line Detection),查找长度超过130像素的线条,并以表格形式询问结果:
magick skeleton.png -hough-lines 9x9+130 mvg:-
输出
# Hough line transform: 9x9+130 viewbox 0 0 464 589 # x1,y1 x2,y2 # count angle distance line 297.15,0 286.869,589 # 255 1 476 line 0,591.173 464,333.973 # 189 61 563
这意味着它已检测到2条线:
为了举例说明,我将第一个画成红色,第二个画成绿色:
magick runways.png \ -fill red -draw "line 297,0 286,589" \ -fill lime -draw "line 0,591 464,333" result.png
关键词:Python、图像处理、骨架、骨架化、细化、跑道、跑道、交叉口、霍夫线检测
一些步骤:
after finding contours find defect points by convexityDefects approxPolyDP(contours[i], contours[i], 9, true); convexHull(contours[i], contoursHull, true); convexityDefects(contours[i], contoursHull, defects);
创建两个二进制图像副本,并使用缺陷点绘制线
Vec4i defpoint0 = defects[0]; Vec4i defpoint1 = defects[1]; Vec4i defpoint2 = defects[2]; Vec4i defpoint3 = defects[3]; line(bw0, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint1[2]], Scalar(0), 2); line(bw0, contours[i][defpoint2[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2); line(bw1, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2); line(bw1, contours[i][defpoint1[2]], contours[i][defpoint2[2]], Scalar(0), 2);
从图像中找到轮廓并绘制它们(我硬编码了找到的轮廓索引,需要改进)
findContours(bw0, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE); drawContours(src, contours, 1, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2); findContours(bw1, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE); drawContours(src, contours, 2, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2);
#include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("e:/test/crossing_lines.png"); if (src.empty()) return -1; Mat bw,bw0,bw1; cvtColor(src, bw, COLOR_BGR2GRAY); bw = bw > 127; bw0 = bw.clone(); bw1 = bw.clone(); // Find contours vector<vector<Point> > contours; vector<int> contoursHull; vector<Vec4i> defects; findContours(bw, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE); for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { if (contourArea(contours[i]) > 500) { approxPolyDP(contours[i], contours[i], 9, true); convexHull(contours[i], contoursHull, true); convexityDefects(contours[i], contoursHull, defects); Vec4i defpoint0 = defects[0]; Vec4i defpoint1 = defects[1]; Vec4i defpoint2 = defects[2]; Vec4i defpoint3 = defects[3]; line(bw0, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint1[2]], Scalar(0), 2); line(bw0, contours[i][defpoint2[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2); line(bw1, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2); line(bw1, contours[i][defpoint1[2]], contours[i][defpoint2[2]], Scalar(0), 2); } } findContours(bw0, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE); drawContours(src, contours, 1, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2); findContours(bw1, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE); drawContours(src, contours, 2, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2); imshow("src", src); imshow("bw0", bw0); imshow("bw1", bw1); waitKey(); return 0; }
这里有一种可能的方法,只需在Terminal中使用ImageMagick即可,但在Python中使用Wand或scikit image和medial_axis也可以使用同样的方法
首先,将图像骨架化:
然后运行“Hough Line Detection”(Hough Line Detection),查找长度超过130像素的线条,并以表格形式询问结果:
输出
这意味着它已检测到2条线:
为了举例说明,我将第一个画成红色,第二个画成绿色:
关键词:Python、图像处理、骨架、骨架化、细化、跑道、跑道、交叉口、霍夫线检测
一些步骤:
创建两个二进制图像副本,并使用缺陷点绘制线
从图像中找到轮廓并绘制它们(我硬编码了找到的轮廓索引,需要改进)
相关问题 更多 >
编程相关推荐