Question

我正在使用OpenCV开发一个项目。我需要从高清照片中精确裁剪出一些物体。我正在使用四叉树将我的照片切成碎片，然后我计算每个四边形的均匀性，以确定一块物体是否在四边形中。我根据四元组的同质性应用一些具有不同阈值的Canny过滤器。我希望这种描述是可以理解的。

此算法适用于某些类型的对象，但我遇到了其他一些对象。这里有一些我的问题的例子：我想要一种平整我的轮廓的方法。第一个屏幕截图是在使用canny过滤器和floodfill之后。第二个是最终的掩码结果。

http://pastebin.com/91Pgrd2D

为了实现这个结果，我使用cvFindContours()所以我有轮廓但我找不到像我想要的那样处理它们的方法。

Answer 1

也许您可以使用某种平均滤波器来近似曲线，然后使用带有小渐变的AproxPoly来平滑它。这是一个类似的方法：

void AverageFilter(CvSeq * contour, int buff_length)
{
    int n = contour->total, i, j;
    if (n > buff_length)
    {
        CvPoint2D32f* pnt;
        float* sampleX = new float[buff_length];
        float* sampleY = new float[buff_length];

        pnt = (CvPoint2D32f*)cvGetSeqElem(contour, 0);
        for (i = 0; i < buff_length; i++)
        {
            if (i >= buff_length / 2)
            {
                pnt = (CvPoint2D32f*)cvGetSeqElem(contour, i + 1 - buff_length / 2 );
            }
            sampleX[i] = pnt->x;
            sampleY[i] = pnt->y;
        }

        float sumX = 0, sumY = 0;

        for (i = 1; i < n; i++)
        {
            pnt = (CvPoint2D32f*)cvGetSeqElem(contour, i);
            for (j = 0; j < buff_length; j++)
            {
                sumX += sampleX[j];
                sumY += sampleY[j];
            }
            pnt->x = sumX / buff_length;
            pnt->y = sumY / buff_length;
            for (j = 0; j < buff_length - 1; j++)
                {
                    sampleX[j] = sampleX[j+1];
                    sampleY[j] = sampleY[j+1];
                }
            if (i <= (n - buff_length / 2))
            {
                pnt = (CvPoint2D32f*)cvGetSeqElem(contour, i + buff_length / 2 + 1);
                sampleX[buff_length - 1] = pnt->x;
                sampleY[buff_length - 1] = pnt->y;
            }
            sumX = 0;
            sumY = 0;
        }
        delete[] sampleX;
        delete[] sampleY;
    }
}

您可以为其提供要进行平均值的轮廓和点缓冲区的大小。如果您认为轮廓太厚，因为某些平均点被捆绑在一起太近，那么这就是Aproxpoly进来的地方，因为它减少了点数。但是选择一个合适的渐变，这样就不会让它过于前卫。

srcSeq = cvApproxPoly(srcSeq,sizeof(CvContour),storage, CV_POLY_APPROX_DP, x, 1);

使用'x'来看看你如何获得更好的结果。

如何提高轮廓精度？

1 个答案: