我目前正在使用Open CV 3.1为Visual Studio 2013中的图像处理创建一个项目。我的目标(目前)是使用仿射变换转换图像,以便将梯形板转换为矩形。
为此,我减去了某些通道并对图像进行了阈值处理,以便现在我在板的角落有一个带有白色块的二进制图像。 现在我需要选择最接近每个角落的4个白点(并使用仿射变换)将它们设置为变换图像的角落。
由于这是我第一次使用Open CV,我被困住了。
这是我的代码:
#include <iostream>
#include <opencv2\core.hpp>
#include <opencv2\highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc.hpp>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <vector>
int main(){
double dist;
cv::Mat image;
image = cv::imread("C:\\Users\\...\\ideal.png");
cv::Mat imagebin;
imagebin = cv::imread("C:\\Users\\...\\ideal.png");
cv::Mat imageerode;
//cv::imshow("Test", image);
cv::Mat src = cv::imread("C:\\Users\\...\\ideal.png");
std::vector<cv::Mat>img_rgb;
cv::split(src, img_rgb);
//cv::imshow("ideal.png", img_rgb[2] - img_rgb[1]);
cv::threshold(img_rgb[2] - 0.5*img_rgb[1], imagebin , 20, 255, CV_THRESH_BINARY);
cv::erode(imagebin, imageerode, cv::Mat(), cv::Point(1, 1), 2, 1, 1);
cv::erode(imageerode, imageerode, cv::Mat(), cv::Point(1, 1), 2, 1, 1);
// cv::Point2f array[4];
// std::vector<cv::Point2f> array;
for (int i = 0; i < imageerode.cols; i++)
{
for (int j = 0; j < imageerode.rows; j++)
{
if (imageerode.at<uchar>(i,j) > 0)
{
dist = std::min(dist, i + j);
}
}
}
//cv::imshow("Test binary", imagebin);
cv::namedWindow("Test", CV_WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("Test", imageerode);
cv::waitKey(0);
std::cout << "Hello world!";
return 0;
}
正如您所看到的,我不知道如何使用image.at循环每个白色像素并保存到每个角落的距离。
我将不胜感激。
另外:我不想这样做。我真的想学习如何做到这一点。但我现在有一些心思。
谢谢
编辑:
我想我已经找到了4分的坐标。但我无法真正理解warpAffine语法。
代码:
for (int i = 0; i < imageerode.cols; i++)
{
for (int j = 0; j < imageerode.rows; j++)
{
if (imageerode.at<uchar>(i, j) > 0)
{
if (i + j < distances[0])
{
distances[0] = i + j;
coordinates[0] = i;
coordinates[1] = j;
}
if (i + imageerode.cols-j < distances[1])
{
distances[1] = i + imageerode.cols-j;
coordinates[2] = i;
coordinates[3] = j;
}
if (imageerode.rows-i + j < distances[2])
{
distances[2] = imageerode.rows - i + j;
coordinates[4] = i;
coordinates[5] = j;
}
if (imageerode.rows-i + imageerode.cols-j < distances[3])
{
distances[3] = imageerode.rows - i + imageerode.cols - j;
coordinates[6] = i;
coordinates[7] = j;
}
}
}
我将所有距离值设置为imageerode.cols + imageerode.rows,因为它是可以获得的最大值。 另外:请注意我使用出租车几何。我被告知速度更快,结果几乎相同。
如果有人能用warpAffine帮我,那就太好了。我不明白我在哪里找到我找到的坐标。
谢谢
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我不确定你的“梯形板”是什么样的,但如果它有一个透视变换,就像你用相机捕捉一个矩形,那么仿射变换是不够的。使用透视变换。我认为Features2D + Homography to find a known object非常接近你想要做的事情。