目錄

1.問題背景

2.解決思路

3.程式碼實現

4.相關資料

1.問題背景

由於拍攝時產生的陰影原因，所計算出來的物體輪廓並不完整。那麼有沒有方法檢測出物體的完整輪廓呢？

                                                                                        圖1-1  原始影象

                                                                                     圖1-2  原始結果圖

2.解決思路

為了得到物體的準確影象，我們要解決的本質問題是如何去光差。基於岡薩雷斯的數字影象處理的形態學章節(P673)，我們知道，去光差的基本思路是對原始影象進行頂帽運算。

那麼什麼是頂帽運算呢？《數字影象處理》一書中給出了基本公式：

意思是說，影象f-f對b的開運算即為頂帽運算，b是半徑為40的圓盤結構。（注：開運算指的是先腐蝕後膨脹）

                                                                            圖 2-1 岡薩雷斯給出的頂帽運算例項

那麼結合HSV影象閾和OTSU演算法就能分割出物體的準確輪廓。

基本思路：RGB-->HSV-->對H閾進行去光差處理-->基於OTSU演算法進行閾值分割-->輪廓分析

3.程式碼實現

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

//去光差
void moveLightdiff(Mat &src, int radius = 40)
{
	//1.構造開始運算的運算元mask
	Mat mask = Mat::zeros(radius * 2, radius * 2, CV_8U);
	circle(mask,Point(radius,radius),radius,Scalar(255),-1);
	//2.對src進行開運算
	Mat src_clone = src.clone();
	erode(src_clone,src_clone,mask);
	dilate(src_clone, src_clone, mask);
	//3.頂帽運算
	src = src - src_clone;
}

//尋找最大輪廓
vector<Point> FindBigestContour(Mat &src) {
	int imax = 0;
	int imaxcontour = -1;
	std::vector<std::vector<Point> >contours;
	findContours(src, contours, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	for (int i = 0; i<contours.size(); i++) {
		int itmp = contourArea(contours[i]);
		if (imaxcontour < itmp) {
			imax = i;
			imaxcontour = itmp;
		}
	}
	return contours[imax];
}

int main()
{
	Mat src = imread("complexobject.png");
	//轉hsv
	Mat hsv_pic = src.clone();
	cvtColor(src,hsv_pic,CV_BGR2HSV);
	//分割通道
	vector<Mat> planes(3);
	split(hsv_pic,planes);
	//對H閾去光差
	Mat H_pic = planes[0];
	moveLightdiff(H_pic);
	//OTSU閾值分割
	Mat otsu_pic;
	threshold(H_pic,otsu_pic,0,255,THRESH_OTSU);
	//定位輪廓
	vector<Point> contour= FindBigestContour(otsu_pic);
	//在原圖上繪製
	polylines(src,contour,true,Scalar(0,0,255),3);


	return 0;
}

最終結果：

                                                                        圖3-1 去光差之後OTSU閾值分割結果

                                                                                圖3-2  最終的輪廓定位結果

4.相關資料

1. 禾路老師的影象處理部落格：https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/9758690.html
2. 數字影象處理的教材《數字影象處理—岡薩雷斯》 的下載銜接：https://download.csdn.net/download/duan420684/7285457