如何在openCV中使用倾斜的线路获取Matrix(ROI)

时间:2018-04-24 14:37:46

标签: opencv roi

我已经尝试搜索 openCV ROI 函数,但所有这些函数都使用了矩形roi函数。

我希望通过从 hough transform 函数获得的倾斜线来使用roi。

我的情况是下一个:

我有多条垂直线(小倾斜)从hough变换函数输出。

我希望获得垂直线之间的图像(矩阵)。 enter image description here

我想在我的图像中得到分割矩阵(例如,A图像,B图像,C图像等。)

是否有使用openCV中的行的ROI功能? 要么 还有其他方法吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我认为您需要使用轮廓来定义您的roi。如果它不是一个完美的正方形你不能使用ROI功能,因为它总是一个完美的正方形(甚至不是旋转的正方形)

int main()
{
    enum hierIdx { H_NEXT = 0, H_PREVIOUS, H_FIRST_CHILD, H_PARENT };
    cv::Mat img = cv::imread("example_image.jpg", cv::IMREAD_UNCHANGED);
    // convert RGB to gray scale image
    cv::Mat imgGrs;
    cv::cvtColor(img, imgGrs, cv::COLOR_RGB2GRAY);
    // because it was a .jpg the grey values are messed up
    // we fix it by thresholding at 128
    cv::threshold(imgGrs, imgGrs, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);
    imgGrs = ~imgGrs;
    // now create contours (we need the hierarchy to find the inner shapes)
    std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
    std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
    cv::findContours(imgGrs.clone(), contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    //cv::drawContours(img, contours, -1, cv::Scalar(255, 0, 0), 1);

    int iLen = (int)hierarchy.size();
    int idxChild = -1;
    // find first child of master
    for (int i = 0; i < iLen; i++){
        if (hierarchy[i][H_PARENT] < 0) {
            idxChild = hierarchy[i][H_FIRST_CHILD];
            break;
        }
    }

    // used for erosion of mask
    cv::Mat element = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE, cv::Size(3, 3));

    while (idxChild >= 0)
    {
        // create image to use as mask for section
        cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(imgGrs.size(), CV_8U);
        cv::drawContours(mask, contours, idxChild, cv::Scalar(255), CV_FILLED);
        // make masker 1 pixel smaller so we wont see the outer contours
        cv::erode(mask, mask, element);
        // ok nu we create a singled out part we want
        cv::Mat part = imgGrs & mask;
        // Crop it to the AOI rectangle
        cv::Rect aoi = cv::boundingRect(contours[idxChild]);
        part = part(aoi);
        // part is now the aoi image you asked for

        // proceed to next AOI
        idxChild = hierarchy[idxChild][H_NEXT];
    }
    return 0;
}