Question

我使用openCV将视频读入Visual Studio并将其转换为灰度，然后使用函数CV_THRESH_BINARY将其转换为二进制图像。但是，框架中存在孔洞和噪音。什么是消除噪音或漏洞的简单方法？我已经阅读了openCV中的Erode和Dilate函数，但我对如何使用它们并不太清楚。到目前为止这是我的代码。如果有人能告诉我如何将噪声消除结合到我的代码中，我们将不胜感激。

#include "cv.h"
#include "highgui.h"

int main( int argc, char* argv ) {

CvCapture *capture = NULL;
capture = cvCaptureFromAVI("C:\\walking\\lady walking.avi");
if(!capture){
    return -1;
}

IplImage* color_frame = NULL;
IplImage* gray_frame = NULL ;
int thresh_frame = 70;

int frameCount=0;//Counts every 5 frames
cvNamedWindow( "Binary video", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

while(1) {
    color_frame = cvQueryFrame( capture );//Grabs the frame from a file
    if( !color_frame ) break;
    gray_frame = cvCreateImage(cvSize(color_frame->width, color_frame->height),      color_frame->depth, 1);
    if( !color_frame ) break;// If the frame does not exist, quit the loop

    frameCount++;
    if(frameCount==5)
    {
        cvCvtColor(color_frame, gray_frame, CV_BGR2GRAY);
        cvThreshold(gray_frame, gray_frame, thresh_frame, 255, CV_THRESH_BINARY);
        cvShowImage("Binary video", gray_frame);
        frameCount=0;
    }
    char c = cvWaitKey(33);
    if( c == 27 ) break;
}

cvReleaseImage(&color_frame);
cvReleaseImage(&gray_frame);
cvReleaseCapture( &capture );
cvDestroyWindow( "Grayscale video" );

return 0;
}

Answer 1

免责声明：很难给出一个好的答案，因为你提供的信息非常少。如果您在二值化之前和之后发布了图像，那将会更加容易。但是，我会尽量给出一些提示。

如果孔太大，那么可能是阈值错误，尝试增加或减少它并检查结果。你可以尝试

cv::threshold(gray_frame, gray_frame, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);

这将自动计算阈值。如果你找不到一个好的阈值，那么尝试一些自适应阈值算法，opencv有自适应阈值（）函数，但它不太好。

如果孔和噪声相当小（每个像素很少），您可以尝试以下某些方法：

使用开口（侵蚀，下一次扩张）去除白噪声和关闭（扩张，下一次侵蚀）到小黑噪声。但要记住，在打开白噪声的同时，开口也会增强黑噪声，反之亦然。
进行阈值处理后的中位数模糊。它可以消除黑色和白色的小噪声，同时保留颜色（图像将是二进制的），并且具有可能的小错误，形状。在二值化之前应用中值模糊也可以帮助减少小噪声。

Answer 2

在进行阈值处理之前，您可以尝试将Smooth函数与CV_MEDIAN一起使用。

使用openCV去除二进制图像中的噪声

2 个答案: