OpenCV提取圖像中圓線上的數(shù)據(jù)具體流程
需求說明
在對圖像進(jìn)行處理時，經(jīng)常會有這類需求：客戶想要提取出圖像中某條直線、圓線或者ROI區(qū)域內(nèi)的感興趣數(shù)據(jù)，進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注。該需求在圖像檢測領(lǐng)域尤其常見。ROI區(qū)域一般搭配Rect即可完成提取，直線和圓線數(shù)據(jù)的提取沒有現(xiàn)成的函數(shù)，需要自行實(shí)現(xiàn)。
直線的提取見：
OpenCV獲取圖像中直線上的數(shù)據(jù)具體流程
而圓線的提取則是本文要將的內(nèi)容，對圓線而言，將線上某點(diǎn)作為起點(diǎn)，沿順時針或逆時針方向依次提取感興趣數(shù)據(jù)，可放置在容器中。那么如何快速提取呢？本文提供了一種比較簡單的思路，應(yīng)用窗口模板，在窗口中快速找到下一可前進(jìn)點(diǎn)的位置，步進(jìn)然后再找下個點(diǎn)，形成路徑追蹤，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)整圈圓線數(shù)據(jù)的提取。
具體流程
1）初始化。設(shè)置路徑追蹤窗口尺寸size為3，創(chuàng)建path作為行進(jìn)路徑，p點(diǎn)作為起點(diǎn)，c用來存放目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)。
cv::Mat c; int size = 3; cv::Mat path = mask.clone(); Point p = Point(center.x + radius, center.y);
2）將起點(diǎn)放置在c中，將path中的起點(diǎn)值置0，表示該點(diǎn)已經(jīng)走過。
c.push_back(src.at<uchar>(p.y, p.x)); path.at<uchar>(p.y, p.x) = 0;
3）用WinDataNum函數(shù)判斷當(dāng)前點(diǎn)的窗口內(nèi)有幾個可前進(jìn)點(diǎn)，若無則說明路徑封死或者完成路徑，wn值表示可前進(jìn)點(diǎn)的個數(shù)。
int wn = WinDataNum(path, p, size);
4）窗口內(nèi)遍歷，查看是否有可前進(jìn)路徑，若找到，則將當(dāng)前點(diǎn)信息刷新為此點(diǎn)，并將標(biāo)記符find設(shè)為true，find的意義是快速中斷遍歷，用來提速。
int t = size / 2;
bool find = false;
for (int i = p.y - t; i <= p.y + t; ++i)
{
uchar *g = path.ptr<uchar>(i);
for (int j = p.x - t; j <= p.x + t; ++j)
{
if (g[j] == 255)
{
p.x = j;
p.y = i;
find = true;
break;
}
}
if (find)
break;
}
5）若找到了點(diǎn)，即find為true，則將該點(diǎn)的數(shù)據(jù)存放在c中，path中置0，并以該點(diǎn)為中心搜索窗口內(nèi)可前進(jìn)路徑。
if (find)
{
c.push_back(src.at<uchar>(p.y, p.x));
path.at<uchar>(p.y, p.x) = 0;
wn = WinDataNum(path, p, size);
}
else
break;
6）若wn為0了，則說明路徑封死或者完成路徑了，跳出循環(huán)，函數(shù)執(zhí)行完畢。?
while (wn)
{
int t = size / 2;
bool find = false;
for (int i = p.y - t; i <= p.y + t; ++i)
{
uchar *g = path.ptr<uchar>(i);
for (int j = p.x - t; j <= p.x + t; ++j)
{
if (g[j] == 255)
{
p.x = j;
p.y = i;
find = true;
break;
}
}
if (find)
break;
}
if (find)
{
c.push_back(src.at<uchar>(p.y, p.x));
path.at<uchar>(p.y, p.x) = 0;
wn = WinDataNum(path, p, size);
}
else
break;
}
功能函數(shù)
// 獲取圓圈上的數(shù)據(jù)，逆時針存儲，起點(diǎn)在中心同行最右側(cè)數(shù)據(jù)
cv::Mat getCircleData(cv::Mat src, cv::Mat mask, cv::Point center, int radius)
{
cv::Mat c;
int size = 3;
cv::Mat path = mask.clone();
Point p = Point(center.x + radius, center.y);
c.push_back(src.at<uchar>(p.y, p.x));
path.at<uchar>(p.y, p.x) = 0;
int wn = WinDataNum(path, p, size);
while (wn)
{
int t = size / 2;
bool find = false;
for (int i = p.y - t; i <= p.y + t; ++i)
{
uchar *g = path.ptr<uchar>(i);
for (int j = p.x - t; j <= p.x + t; ++j)
{
if (g[j] == 255)
{
p.x = j;
p.y = i;
find = true;
break;
}
}
if (find)
break;
}
if (find)
{
c.push_back(src.at<uchar>(p.y, p.x));
path.at<uchar>(p.y, p.x) = 0;
wn = WinDataNum(path, p, size);
}
else
break;
}
return c;
}
// 獲取窗口內(nèi)的有效數(shù)據(jù)個數(shù)
int WinDataNum(cv::Mat path, cv::Point p, int size)
{
int number = 0;
int t = size / 2;
for (int i = p.y - t; i <= p.y + t; ++i)
{
uchar *g = path.ptr<uchar>(i);
for (int j = p.x - t; j <= p.x + t; ++j)
{
if (g[j] == 255)
number++;
}
}
return number;
}
C++測試代碼
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <string>
using namespace std;
using namespace cv;
cv::Mat getCircleData(cv::Mat src, cv::Mat mask, cv::Point center, int radius);
int WinDataNum(cv::Mat path, cv::Point p, int size);
int main()
{
cv::Mat src = imread("test.jpg", 0);
cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);
cv::Point center = cv::Point(src.cols / 2, src.rows / 2);
int radius = min(src.cols, src.rows) / 2 - 10;
circle(mask, center, radius, Scalar(255), 1, 8);
cv::Mat c = getCircleData(src, mask, center, radius);
src.setTo(0, mask == 0);
imshow("src", src);
imshow("mask", mask);
waitKey(0);
return 0;
}
// 獲取圓圈上的數(shù)據(jù)，逆時針存儲，起點(diǎn)在中心同行最右側(cè)數(shù)據(jù)
cv::Mat getCircleData(cv::Mat src, cv::Mat mask, cv::Point center, int radius)
{
cv::Mat c;
int size = 3;
cv::Mat path = mask.clone();
Point p = Point(center.x + radius, center.y);
c.push_back(src.at<uchar>(p.y, p.x));
path.at<uchar>(p.y, p.x) = 0;
int wn = WinDataNum(path, p, size);
while (wn)
{
int t = size / 2;
bool find = false;
for (int i = p.y - t; i <= p.y + t; ++i)
{
uchar *g = path.ptr<uchar>(i);
for (int j = p.x - t; j <= p.x + t; ++j)
{
if (g[j] == 255)
{
p.x = j;
p.y = i;
find = true;
break;
}
}
if (find)
break;
}
if (find)
{
c.push_back(src.at<uchar>(p.y, p.x));
path.at<uchar>(p.y, p.x) = 0;
wn = WinDataNum(path, p, size);
}
else
break;
}
return c;
}
// 獲取窗口內(nèi)的有效數(shù)據(jù)個數(shù)
int WinDataNum(cv::Mat path, cv::Point p, int size)
{
int number = 0;
int t = size / 2;
for (int i = p.y - t; i <= p.y + t; ++i)
{
uchar *g = path.ptr<uchar>(i);
for (int j = p.x - t; j <= p.x + t; ++j)
{
if (g[j] == 255)
number++;
}
}
return number;
}
測試效果
圖1 原圖
圖2 掩膜內(nèi)圖像
如圖1圖2所示，掩膜內(nèi)的圖像數(shù)據(jù)就是我們要提取的目標(biāo)。
圖3 放大后數(shù)據(jù)搜索路徑
圖3放大后可以看出，起點(diǎn)是230，之后的數(shù)據(jù)是230、231、236、232、234、146等等，再看c容器中的數(shù)據(jù)。
圖4 容器內(nèi)數(shù)據(jù)
對比完開頭，再看結(jié)尾，如圖3所示，是234、234、231、234、234，然后就是起點(diǎn)230，查看容器。
圖5 容器內(nèi)數(shù)據(jù)
這樣有的小伙伴可能覺得中間會不會有數(shù)據(jù)錯誤呢，很簡單，打開VS復(fù)制代碼后，搭配ImageWatch插件，debug調(diào)試打斷點(diǎn)觀察path矩陣，看看它的255數(shù)據(jù)是不是按預(yù)想的路徑消失，如果是則說明扔的數(shù)據(jù)也沒有問題。
總結(jié)
本文提供的只是一個簡單思路，有一定局限性。比如該方法在圓線寬為1時效果最佳，若線寬大了就不能用窗口簡單判斷了；另外，起點(diǎn)在右側(cè)時是逆時針獲取數(shù)據(jù)，起點(diǎn)在左側(cè)時是順時針獲取數(shù)據(jù)，如果想統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的話，最好加上起點(diǎn)的位置判斷，然后決定是否將c的數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)。至于運(yùn)行速度方面，3000*3000的圖像矩陣中運(yùn)行基本為0ms，畢竟只是提取了一條圓線而已。
到此這篇關(guān)于OpenCV提取圖像中圓線上的數(shù)據(jù)具體流程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV提取圖像數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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