Otsu阈值处理深度图像

Question

我试图从kinect获取的深度图像中减去背景。当我学会了什么otsu阈值时，我认为它可以用它。将深度图像转换为灰度，我希望可以应用otsu阈值来对图像进行二值化。

然而，我用OpenCV 2.3实现了这个（试图实现），但是徒劳无功。然而，非常意外地将输出图像二值化。我连续进行了阈值处理（即将结果打印到屏幕上以分析每一帧），并发现对于某些帧，阈值被发现为160，有时它被发现为0.我不太明白为什么会发生这种情况。可能是由于kinect返回的深度图像中的0的高数量，这对应于无法测量的像素。有没有办法可以告诉算法忽略值为0的像素？或者otsu阈值对我想做的事情不好？

以下是相关代码的一些输出和部分。您可能会注意到第二个屏幕截图看起来可以做一些很好的二值化，但是我希望实现一个能够区分对应于场景中的椅子和背景的像素。

感谢。

            cv::Mat1s depthcv(depth->getHeight(), depth->getWidth());
            cv::Mat1b depthcv8(depth->getHeight(), depth->getWidth());
            cv::Mat1b depthcv8_th(depth->getHeight(), depth->getWidth());
            depthcv.data =(uchar*) depth->getDepthMetaData().Data();
            depthcv.convertTo(depthcv8,CV_8U,255/5000.f);

            //apply otsu thresholding
            cv::threshold(depthcv8, depthcv8_th, 128, 255, CV_THRESH_BINARY|CV_THRESH_OTSU);
            std::ofstream output;
            output.open("output.txt");
            //output << "M = "<< endl << " "  << depthcv8 << endl << endl;
            cv::imshow("lab",depthcv8_th);
            cv::waitKey(1);

Answer 1

Otsu对于你想要做的事情可能已经足够好了，但你需要在用Otsu算法计算最佳阈值之前掩盖零值，否则强度值的分布将偏向低于你想要的值

OpenCV不为cv::threshold函数提供掩码参数，因此您必须自己删除这些值。我建议将所有非零值放在1×N矩阵中，并使用cv::threshold调用CV_THRESH_OTSU函数并保存返回值（这是估计的最佳阈值），然后运行只有cv::threshold标志和计算出的阈值，CV_THRESH_BINARY再次在原始图像上起作用。

以下是一种可能的实施方式：

// move zeros to the back of a temp array
cv::Mat copyImg = origImg;
uint8* ptr = copyImg.datastart;
uint8* ptr_end = copyImg.dataend;
while (ptr < ptr_end) {
  if (*ptr == 0) { // swap if zero
    uint8 tmp = *ptr_end;
    *ptr_end = *ptr;
    *ptr = tmp;
    ptr_end--; // make array smaller
  } else {
    ptr++;
  }
}

// make a new matrix with only valid data
cv::Mat nz = cv::Mat(std::vector<uint8>(copyImg.datastart,ptr_end),true);

// compute optimal Otsu threshold
double thresh = cv::threshold(nz,nz,0,255,CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);

// apply threshold
cv::threshold(origImg,origImg,thresh,255,CV_THRESH_BINARY_INV);