如何检测二进制图像中的曲线？

Question

我有二进制图像，我想检测/跟踪该图像中的曲线。我什么都不知道（坐标，角度等）。任何人都可以指导我如何开始？假设我有这张图片

我想将曲线和其他线分开。我只对曲线及其参数感兴趣。我想存储曲线的信息（在数组中）以供以后使用。

Answer 1

这实际上取决于你对“曲线”的意思。

如果您只想将每个离散的像素集合标识为“曲线”，则可以使用connected-components算法。每个组件对应于一组像素。然后，您可以应用一些测试来确定组件的线性度或其他一些功能。

如果您正在寻找直线，圆形曲线或任何其他参数曲线，您可以使用Hough transform来检测图像中的元素。

最好的方法实际上取决于您要查找的曲线，以及曲线所需的信息。

参考链接：

• Circular Hough Transform Demo
• A Brief Description of the Application of the Hough Transform for Detecting Circles in Computer Images
• A method for detection of circular arcs based on the Hough transform
• Google goodness

Answer 2

1）阅读有关图像分析的书

2）扫描黑色像素，当找到相邻的也是黑色的像素时，存储它们的位置然后将它们变成白色。这将获取一个对象中的点并将其从图像中删除。只要不断重复，直到没有剩余的黑色像素。

如果要将曲线与直线分开，请尝试线拟合，然后获取相关系数。类似的算法可用于曲线，相关性告诉您点与理想形状的接近程度。

Answer 3

由于您似乎已经拥有了良好的二进制图像，因此最简单的方法是将图像的不同连接组件分开，然后计算它们的参数。

首先，您可以通过扫描图像来进行分离，当遇到黑色像素时，您可以应用标准flood-fill算法来找出形状中的所有像素。如果你有matlab图像工具箱，你可以找到使用bwconncomp和bwselect程序。如果您的形状没有完全连接，您可以对图像应用morphological closing操作来连接形状。

在分割出不同的形状后，您可以通过测试它们与线条的偏差来过滤掉曲线。您可以简单地通过拾取曲线的端点，并计算其他点距端点定义的线的距离来完成此操作。如果此值超过某个最大值，则表示曲线而不是直线。

另一种方法是测量端点距离与物体长度的比率。对于线条，该比率接近1，对于曲线和摇摆形状，该比率更大。

如果您的图像具有您希望与曲线分离的角度，则可以检查曲线的方向渐变。对形状进行分段，从中选取一组等距点，并为每个点计算前一点和下一点的角度。如果角度的差异太大，则没有平滑的曲线，而是一些有角度的形状。

实现中可能遇到的困难包括粗线，您可以通过骨架转换来解决这些问题。对于骨架的matlab实现和查找曲线端点，请参阅matlab image processing toolkit documentation

Answer 4

使用链码还有另一种解决方案。 Understanding Freeman chain codes for OCR

链码基本上为每个像素指定1-8（或0到7）之间的值，表示连接的前任所在的8个连接邻域中的哪个像素位置。因此，如Hackworths中提到的那样，建议执行连接组件标记，然后计算每个组件曲线的链代码。查看链码的分布和梯度，可以很容易地区分线和曲线。该方法的问题是当我们有osciallating曲线时，在这种情况下，渐变不太有用，一个取决于链码的聚类！

Answer 5

我不是计算机视觉专家，但我认为您可以使用一些基本的边缘检测算法（例如索贝尔滤波器）相对容易地检测二进制图像中的线条/曲线。