이진 이미지에서 겹치는 두꺼운 선 분할
원본 이미지에 다양한 전처리 및 감지 파이프 라인을 적용한 후 아래와 같은 바이너리 이미지가 있습니다.
사진에서 볼 수 있듯이 실제로 교차 영역에서 서로 교차하는 비행기를위한 2 개의 활주로 (활주로)가 있습니다. 내가 필요한 것은 두 활주로를 분할하고 윤곽을 반환하는 것입니다. 윤곽 기능과 관련하여 opencv 기능을 확인했지만 운이 없었습니다. cv2.fitLine
괜찮아 보이지만 윤곽선에 한 줄만있는 경우에만 작동합니다. 마스크가 적용될 때 결과 이미지는 다음과 같아야합니다.
답변
여기에 단지와 터미널에서 수행 가능한 접근 방식이다 ImageMagick이 ,하지만 당신은 파이썬에서 거의 동일한 기능을 수행 할 수 있어야 지팡이 나에 scikit 이미지 와 medial_axis .
먼저 이미지를 골격 화합니다.
magick runways.png -threshold 50% -morphology Thinning:-1 Skeleton skeleton.png
그런 다음 130 픽셀보다 긴 줄을 찾는 "허프 라인 감지"를 실행 하고 결과를 표 형식으로 요청합니다.
magick skeleton.png -hough-lines 9x9+130 mvg:-
산출
# Hough line transform: 9x9+130
viewbox 0 0 464 589
# x1,y1 x2,y2 # count angle distance
line 297.15,0 286.869,589 # 255 1 476
line 0,591.173 464,333.973 # 189 61 563
즉, 두 줄을 감지했습니다.
- 좌표 297,0에서 좌표 286,589까지의 선, 세로로 1도에서 길이 = 255 픽셀
- 좌표 0,591에서 좌표 464,333까지의 선, 세로 61도에서 길이 = 189 픽셀
설명을 위해 첫 번째는 빨간색으로, 두 번째는 녹색으로 그립니다.
magick runways.png \
-fill red -draw "line 297,0 286,589" \
-fill lime -draw "line 0,591 464,333" result.png
키워드 : Python, 이미지 처리, 스켈레톤, 스켈레톤 화, 숱이, 활주로, 활주로, 교차로, 허프 라인 감지.
내 이전 답변을 참조하는 C ++로 문제를 해결하려고했습니다 .
몇 단계 :
--after finding contours find defect points by convexityDefects
approxPolyDP(contours[i], contours[i], 9, true);
convexHull(contours[i], contoursHull, true);
convexityDefects(contours[i], contoursHull, defects);
이진 이미지의 두 복사본을 만들고 결함 지점을 사용하여 선을 그립니다.
Vec4i defpoint0 = defects[0];
Vec4i defpoint1 = defects[1];
Vec4i defpoint2 = defects[2];
Vec4i defpoint3 = defects[3];
line(bw0, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint1[2]], Scalar(0), 2);
line(bw0, contours[i][defpoint2[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2);
line(bw1, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2);
line(bw1, contours[i][defpoint1[2]], contours[i][defpoint2[2]], Scalar(0), 2);
이미지에서 윤곽선을 찾아서 그립니다 (나는 윤곽선 색인을 하드 코딩하여 개선해야 함)
findContours(bw0, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
drawContours(src, contours, 1, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2);
findContours(bw1, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
drawContours(src, contours, 2, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2);
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
Mat src = imread("e:/test/crossing_lines.png");
if (src.empty())
return -1;
Mat bw,bw0,bw1;
cvtColor(src, bw, COLOR_BGR2GRAY);
bw = bw > 127;
bw0 = bw.clone();
bw1 = bw.clone();
// Find contours
vector<vector<Point> > contours;
vector<int> contoursHull;
vector<Vec4i> defects;
findContours(bw, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
{
if (contourArea(contours[i]) > 500)
{
approxPolyDP(contours[i], contours[i], 9, true);
convexHull(contours[i], contoursHull, true);
convexityDefects(contours[i], contoursHull, defects);
Vec4i defpoint0 = defects[0];
Vec4i defpoint1 = defects[1];
Vec4i defpoint2 = defects[2];
Vec4i defpoint3 = defects[3];
line(bw0, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint1[2]], Scalar(0), 2);
line(bw0, contours[i][defpoint2[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2);
line(bw1, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2);
line(bw1, contours[i][defpoint1[2]], contours[i][defpoint2[2]], Scalar(0), 2);
}
}
findContours(bw0, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
drawContours(src, contours, 1, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2);
findContours(bw1, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
drawContours(src, contours, 2, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2);
imshow("src", src);
imshow("bw0", bw0);
imshow("bw1", bw1);
waitKey();
return 0;
}