Question

我将首先说明我会慢慢疯狂。我试图从图像中提取轮廓并使用Java和OpenCV计算它们的质心。

对于所有内部轮廓，结果是正确的，但是对于外部（最大）轮廓，质心是远离的方式。输入图像，代码和输出结果都在下面。 OpenCV版本是3.1。

其他人遇到了这个问题，建议是：

检查轮廓是否关闭。是的，我查了一下。
使用Canny在提取轮廓之前检测边缘。我不明白为什么这是必要的，但是我尝试了它，结果就是它弄乱了树的层次结构，因为它为每条边创建了两个轮廓，这不是我想要的。

输入图像非常大（27MB），奇怪的部分是当我将其调整为1000x800时，质心突然被正确计算，但是，我需要能够以原始分辨率处理图像。

/*
     * To change this license header, choose License Headers in Project Properties.
     * To change this template file, choose Tools | Templates
     * and open the template in the editor.
 */
package com.philrovision.dxfvision.matching;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.imgproc.Moments;
import org.testng.annotations.Test;

/**
 *
 * @author rhobincu
 */
public class MomentsNGTest {

    @Test
    public void testOpenCvMoments() {
        Mat image = Imgcodecs.imread("moments_fail.png");
        Mat channel = new Mat();
        Core.extractChannel(image, channel, 1);
        Mat mask = new Mat();
        Imgproc.threshold(channel, mask, 191, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);

        Mat filteredMask = new Mat();
        Imgproc.medianBlur(mask, filteredMask, 5);

        List<MatOfPoint> allContours = new ArrayList<>();
        Mat hierarchy = new Mat();

        Imgproc.findContours(filteredMask, allContours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE,
                Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE, new Point(0, 0));

        MatOfPoint largestContour = allContours.stream().max((c1, c2) -> {
            double area1 = Imgproc.contourArea(c1);
            double area2 = Imgproc.contourArea(c2);
            if (area1 < area2) {
                return -1;
            } else if (area1 > area2) {
                return 1;
            }
            return 0;
        }).get();

        Mat debugCanvas = new Mat(image.size(), CvType.CV_8UC3);
        Imgproc.drawContours(debugCanvas, Arrays.asList(largestContour), -1, new Scalar(255, 255, 255), 3);
        Imgproc.drawMarker(debugCanvas, getCenterOfMass(largestContour),
                new Scalar(255, 255, 255));
        Rect boundingBox = Imgproc.boundingRect(largestContour);
        Imgproc.rectangle(debugCanvas, boundingBox.br(), boundingBox.tl(), new Scalar(0, 255, 0), 3);
        System.out.printf("Bounding box area is: %f and contour area is: %f", boundingBox.area(), Imgproc.contourArea(
                largestContour));
        Imgcodecs.imwrite("output.png", debugCanvas);

    }

    private static Point getCenterOfMass(MatOfPoint contour) {
        Moments moments = Imgproc.moments(contour);
        return new Point(moments.m10 / moments.m00, moments.m01 / moments.m00);
    }
}

输入:(完整图片here）输出：

STDOUT：

Bounding box area is: 6460729,000000 and contour area is: 5963212,000000

质心绘制在靠近左上角的位置，在轮廓之外。

Answer 1

正如评论讨论中所提到的，看起来这个问题你在OpenCV的GitHub的Java实现中特别具有was reported。它最终用this simple pull request解决了。有一些不必要的int铸件。

然后可能的解决方案：

升级OpenCV应该可以解决问题。
您可以使用修补程序编辑库文件（只需在几行上删除(int)强制转换）。
定义自己的函数来计算质心。

如果你感到无聊并且想要弄清楚3，那实际上并不是一个困难的计算：

轮廓的质心通常根据image moments计算。如该页面所示，可以在图像上定义片刻M_ij：

M_ij = sum_x sum_y (x^i * y^j * I(x, y))

和二进制形状的质心是

(x_c, y_c) = (M_10/M_00, M_01/M_00)

请注意M_00 = sum_x sum_y (I(x, y))，在二进制0和1图像中，只是白色像素的数量。如果您的contourArea按照您在评论中的说明运作，则可以将其用作M_00。然后请注意，M_10只是与白色像素对应的x值和与M_01值对应的y的总和。这些可以很容易地计算出来，你可以用轮廓定义你自己的质心函数。

质量计算中心在OpenCV中产生错误的结果

1 个答案: