形状检测 - 使用OpenCV进行轮廓近似

Question

我正在编写用于形状检测的小应用程序。我首先需要做的是找到图像上最重要的形状。我从一些预处理开始，包括将图像转换为灰度，阈值和边缘检测。这些操作之前和之后的图像如下所示

在

在

因此您可以看到主要形状是可见的（但它有点散乱）并且还有一些噪音（小树等）。我需要做的是以某种方式提取最重要的形状（最大的形状） - 在这种情况下它是一个塔。 我想要做的是在opencv中使用轮廓查找功能，然后以某种方式使用多边形发现conturs。然后我会（不知何故）计算countours的面积并选择最大的面积。 到目前为止，我（仅）使用

找到轮廓

cvFindContours(crated,g_storage,&contours);

我知道有一个

cvApproxPoly

函数，但是我无法获得此函数结果的任何有用信息。 有人可以告诉我是否可以计算轮廓的面积或用多边形逼近轮廓。也许你有一个更好的想法，如何只提取最重要的形状？

Answer 1

您不必在此处进行边缘检测。只是二进制图像的阈值，然后找到blob（cvFindContours）。您可以在每个返回的CvSeq上使用cvContourArea来查找其区域。

Answer 2

如果你总是有一个受控的背景，我会采取这些步骤（如@damian所建议）：

1. 二值化，即创建诸如background = 0和object regions = 1（或255）之类的图像。之后，您的图像上会有几个白色区域。有几种方法可以执行此操作，但如果您的背景被控制，则可以使用固定阈值。请注意，此处您已删除对象内部的噪音。在二进制图像中，您始终可以使用形态学打开/关闭来平滑对象
2. 使用 cvFindContours 查找所有对象：现在应该更容易了。
3. 使用 cvFloodFill 在背景颜色中填充较小的轮廓。

Answer 3

你的主要问题是塔的轮廓是分散的。从那些小碎片中重建整个轮廓将很困难。优化边缘检测阶段（尝试cvAdaptiveThreshold），或使用不同的方法（可能类似object segmentation）

将轮廓分成一个整体后，您可以检查其区域：

CvSeq* convex_hull=cvConvexHull2( contour, storage, CV_CLOCKWISE, 2 );
CvSeq* quad=cvApproxPoly(convex_hull, sizeof(CvContour), storage, CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(contour)*0.02, 0);
float size=fabs(cvContourArea( quad,CV_WHOLE_SEQ,0 ));

您需要调整参数。它被用来检测矩形。

Answer 4

您可以使用形态学操作来抑制“轮廓噪音”（在您的情况下是扩张）。但你必须记住，形态学操作的可用性取决于当前的任务。例如，如果您有两个彼此靠近放置的对象，则扩张可以从它们做一个对象。