我有一个形象面具&＃xff0c;有一些我从Canny那里得到的轮廓。 我可以计算一个边界矩形(具有固定的给定角度)。

现在我需要将这两个区域分离到该矩形的左侧和右侧。 我怎样才能做到这一点&＃xff1f;

请注意&＃xff0c;我想要处理矩形内的区域&＃xff0c;而不是轮廓的像素。

编辑

这是我如何从掩码获取每个边界矩形&＃xff1a;cv::Mat img_edges; // mask with contours

// Apply clustering to the edge mask from here

// http://stackoverflow.com/questions/33825249/opencv-euclidean-clustering-vs-findcontours?noredirect&＃61;1#comment55433731_33825249

// Find boundary rectangle

for (auto &contour: contours) { // Iterate over every contour cluster

cv::Mat Srot &＃61; cv::getRotationMatrix2D(cv::Point2f(float(img_edges.cols) / 2., float(img_edges.rows) / 2.), -ILLUMINATION_ANGLE_DEG, 1.0);

cv::transform(contour, contour, Srot);

float min_x, min_y, max_x, max_y;

min_x &＃61; min_y &＃61; std::numeric_limits::max();

max_x &＃61; max_y &＃61; -std::numeric_limits::max();

// Simply find edges of aligned rectangle, then rotate back by inverse of Srot

}

好吧&＃xff0c;让我们假设我可以获得连接组件。 我该如何继续&＃xff1f;

从评论到问题&＃xff0c;我们同意这个程序应该适用于轴对齐的矩形。 这不会失去一般性&＃xff0c;因为您可以将旋转的矩形旋转为轴对齐&＃xff0c;应用此过程&＃xff0c;然后再旋转点。

从具有一些边缘的示例图像开始&＃xff0c;如&＃xff1a;

你可以得到像这样的东西&＃xff0c;其中蓝色是由边缘分隔的边界框中的左边部分&＃xff0c;红色是右边部分&＃xff1a;

这个算法可能不是最聪明的做法&＃xff0c;但在实践中可以正常工作。

找到每条边的边界框后&＃xff1a;

在给定的roi上创建一个矩阵tmp &＃xff0c;再加上左边的1列和右边的1。 这将使算法对特定情况具有鲁棒性。

移动新坐标系中的所有边界点&＃xff0c;然后绘制到tmp 。

应用floodFill算法来查找左边的点。 种子是tmp左上角。

应用floodFill算法找到正确的点。 种子是tmp右上角。

检索两个区域中的点&＃xff0c;转移到原始坐标系。

这里的评论代码&＃xff0c;如果有什么不明确的话&＃xff0c;请ping我&＃xff1a;#include

#include

using namespace std;

using namespace cv;

void separateAreas(const Rect& roi, const vector& points, vector& left, vector& right)

{

left.clear();

right.clear();

// Temporary matrix

// 0 : background pixels

// 1 : boundary pixels

// 2 : left pixels

// 3 : right pixels

Mat1b tmp(roi.height, roi.width &＃43; 2, uchar(0));

// Shift points to roi origin, i.e tmp(0,1)

vector pts(points);

for (int i &＃61; 0; i

{

pts[i] -&＃61; roi.tl();

// Draw boundary on tmp matrix

tmp(pts[i] &＃43; Point(1,0)) &＃61; 1;

}

// Fill left area, seed top left point

floodFill(tmp, Point(0, 0), Scalar(2));

// Fill right area, seed top right point

floodFill(tmp, Point(tmp.cols-1, 0), Scalar(3));

// Find left and right points

findNonZero(tmp.colRange(1, tmp.cols - 1) &＃61;&＃61; 2, left);

findNonZero(tmp.colRange(1, tmp.cols - 1) &＃61;&＃61; 3, right);

// Shift back

for (int i &＃61; 0; i

{

left[i] &＃43;&＃61; roi.tl();

}

for (int i &＃61; 0; i

{

right[i] &＃43;&＃61; roi.tl();

}

}

int main()

{

Mat1b img &＃61; imread("path_to_image", IMREAD_GRAYSCALE);

Mat3b res;

cvtColor(img, res, COLOR_GRAY2BGR);

vector> contours;

findContours(img.clone(), contours, RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_NONE);

for (int i &＃61; 0; i

{

Rect roi &＃61; boundingRect(contours[i]);

//rectangle(res, roi, Scalar(0,255,0));

vector left, right;

separateAreas(roi, contours[i], left, right);

// Draw areas on res

for (int j &＃61; 0; j

{

res(left[j]) &＃61; Vec3b(255,0,0); // Blue for left

}

for (int j &＃61; 0; j

{

res(right[j]) &＃61; Vec3b(0, 0, 255); // Red for right

}

}

imshow("Image", img);

imshow("Result", res);

waitKey();

return 0;

}

链接地址: http://www.djcxy.com/p/89725.html