OpenCV学习(16) 细化算法(4)
2024-08-26 15:37:50
本章我们学习Rosenfeld细化算法,参考资料:http://yunpan.cn/QGRjHbkLBzCrn
在开始学习算法之前,我们先看下连通分量,以及4连通性,8连通性的概念:
假设我们有二值图,背景像素值为0,前景像素值为1。
我们使用下面的八邻域表示法:
对于前景点像素p1, 如果p2=0,则p1 称作北部边界点。如果p6=0,p1称作南部边界点,p4=0,p1称作东部边界点,p8=0,p1称作西部边界点。
p1周围8个像素的值都为0,则p1为孤立点,如果周围8个像素有且只有1个像素值为1,则此时p1称作端点。
另外还要了解的一个概念就是8 simple。
就是我们把p1的值设置为0后,不会改变周围8个像素的8连通性。
下面的三个图中,如果p1=0后,则会改变8连通性。
而下面的则不会改边8连通性,此时可以称像素p1是8 simple
Rosenfeld细化算法描述如下:
1. 扫描所有像素,如果像素是北部边界点,且是8simple,但不是孤立点和端点,删除该像素。
2. 扫描所有像素,如果像素是南部边界点,且是8simple,但不是孤立点和端点,删除该像素。
3. 扫描所有像素,如果像素是东部边界点,且是8simple,但不是孤立点和端点,删除该像素。
4. 扫描所有像素,如果像素是西部边界点,且是8simple,但不是孤立点和端点,删除该像素。
执行完上面4个步骤后,就完成了一次迭代,我们重复执行上面的迭代过程,直到图像中再也没有可以删除的点后,退出迭代循环。
算法代码如下:
void gThin::cvRosenfeld(cv::Mat& src, cv::Mat& dst)
{ if(src.type()!=CV_8UC1)
{
printf("只能处理二值或灰度图像\n");
return;
}
//非原地操作时候,copy src到dst
if(dst.data!=src.data)
{
src.copyTo(dst);
} int i, j, n;
int width, height;
//之所以减1,是方便处理8邻域,防止越界
width = src.cols -1;
height = src.rows -1;
int step = src.step;
int p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9;
uchar* img;
bool ifEnd;
cv::Mat tmpimg;
int dir[4] = {-step, step, 1, -1}; while(1)
{
//分四个子迭代过程,分别对应北,南,东,西四个边界点的情况
ifEnd = false;
for(n =0; n < 4; n++)
{
dst.copyTo(tmpimg);
img = tmpimg.data;
for(i = 1; i < height; i++)
{
img += step;
for(j =1; j<width; j++)
{
uchar* p = img + j;
//如果p点是背景点或者且为方向边界点,依次为北南东西,继续循环
if(p[0]==0||p[dir[n]]>0) continue;
p2 = p[-step]>0?1:0;
p3 = p[-step+1]>0?1:0;
p4 = p[1]>0?1:0;
p5 = p[step+1]>0?1:0;
p6 = p[step]>0?1:0;
p7 = p[step-1]>0?1:0;
p8 = p[-1]>0?1:0;
p9 = p[-step-1]>0?1:0;
//8 simple判定
int is8simple = 1;
if(p2==0&&p6==0)
{
if((p9==1||p8==1||p7==1)&&(p3==1||p4==1||p5==1))
is8simple = 0;
}
if(p4==0&&p8==0)
{
if((p9==1||p2==1||p3==1)&&(p5==1||p6==1||p7==1))
is8simple = 0;
}
if(p8==0&&p2==0)
{
if(p9==1&&(p3==1||p4==1||p5==1||p6==1||p7==1))
is8simple = 0;
}
if(p4==0&&p2==0)
{
if(p3==1&&(p5==1||p6==1||p7==1||p8==1||p9==1))
is8simple = 0;
}
if(p8==0&&p6==0)
{
if(p7==1&&(p3==9||p2==1||p3==1||p4==1||p5==1))
is8simple = 0;
}
if(p4==0&&p6==0)
{
if(p5==1&&(p7==1||p8==1||p9==1||p2==1||p3==1))
is8simple = 0;
}
int adjsum;
adjsum = p2 + p3 + p4+ p5 + p6 + p7 + p8 + p9;
//判断是否是邻接点或孤立点,0,1分别对于那个孤立点和端点
if(adjsum!=1&&adjsum!=0&&is8simple==1)
{
dst.at<uchar>(i,j) = 0; //满足删除条件,设置当前像素为0
ifEnd = true;
} }
}
} //printf("\n");
//PrintMat(dst);
//PrintMat(dst);
//已经没有可以细化的像素了,则退出迭代
if(!ifEnd) break;
} }
程序结果:
程序代码:工程FirstOpenCV11
最新文章
- rbd cache (一)
- docker存储结构解析
- cmd运行的程序的工作目录
- 数据存储-CoreData总结
- ios打包
- MVC ajaxSubmit上传图片
- [shell练习]——awk练习题
- qt model/view 架构自定义模型之QStringListModel
- C++中的引用和移动语义
- 应用控制台应用程序开发批量导入EXEL程序。
- 理解defineProperty以及getter、setter
- Eclipse去除网上复制下来的来代码带有的行号
- Input子系统(二)【转】
- Python3创建项目时创建了一个叫做“keyword";的包,运行项目时报ImportError: cannot import name &#39;iskeyword&#39;错误
- php 写斐波那契数列
- Golang入门教程(三)beego 框架安装
- laravel console - 自定义命令
- (转)Unity3D - 动作动画忽略timeScale
- topcoder srm 684 div1
- SpringMVC整合Thymeleaf
热门文章
- 8-1 binpacking uva1149(贪心)
- js数组乱序输出 数组乱序排列
- 不定期更新的IDEA功能整理
- Python闭包Closure 2
- hdu 1116 并查集判断欧拉回路通路
- 【8.14校内测试】【DP专题】
- Codeforces Round #359 (Div. 1) A. Robbers&#39; watch 暴力
- Codeforces Round #254 (Div. 1) A. DZY Loves Physics 智力题
- URAL 1877 Bicycle Codes
- 基于RBGD的mapping