在 OpenCV C/C++ 中只过滤一个轮廓

Posted 2023-02-17

【中文标题】在 OpenCV C/C++ 中只过滤一个轮廓

【英文标题】：Filter out only one contour in OpenCV C/C++

【发布时间】：2012-10-12 11:08:56

【问题描述】：

我正在尝试制作一个程序，使用基于 Canny 过滤器和轮廓查找功能的摄像机/网络摄像头检测任何形状的对象。这是我的程序：

int main( int argc, char** argv )

CvCapture *cam;
CvMoments moments;
CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
CvSeq* contours = NULL;
CvSeq* contours2 = NULL;
CvPoint2D32f center;
int i;

cam=cvCaptureFromCAM(0);
if(cam==NULL)
    fprintf(stderr,"Cannot find any camera. \n");
    return -1;

while(1)
    IplImage *img=cvQueryFrame(cam);
    if(img==NULL)return -1;
    IplImage *src_gray= cvCreateImage( cvSize(img->width,img->height), 8, 1);
    cvCvtColor( img, src_gray, CV_BGR2GRAY );
    cvSmooth( src_gray,  src_gray, CV_GAUSSIAN, 5, 11);
    cvCanny(src_gray, src_gray, 70, 200, 3);

    cvFindContours( src_gray, storage, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0));
    if(contours==NULL) contours=contours2;
    contours2=contours;
    cvMoments(contours, &moments, 1);

    double m_00 = cvGetSpatialMoment( &moments, 0, 0 );
    double m_10 = cvGetSpatialMoment( &moments, 1, 0 );
    double m_01 = cvGetSpatialMoment( &moments, 0, 1 );
    float gravityX = (m_10 / m_00)-150;
    float gravityY = (m_01 / m_00)-150;
    if(gravityY>=0&&gravityX>=0)
        printf("center point=(%.f, %.f) \n",gravityX,gravityY); 

    for (; contours != 0; contours = contours->h_next)
        CvScalar color = CV_RGB(250,0,0);
        cvDrawContours(img,contours,color,color,-1,-1, 8, cvPoint(0,0));
    

    cvShowImage( "Input", img );
    cvShowImage( "Contours", src_gray );
    cvClearMemStorage(storage);
    if(cvWaitKey(33)>=0) break;

cvDestroyWindow("Contours");
cvDestroyWindow("Source");
cvReleaseCapture(&cam);

此程序将检测相机捕获的所有轮廓，并打印轮廓的平均坐标。我的问题是如何只过滤掉一个对象/轮廓，以便获得更精确的对象 (x,y) 位置？如果可能，谁能告诉我如何使用 (x,y) 坐标标记对象的中心？

提前致谢。干杯

p/s：抱歉，我还不能上传屏幕截图，但如果有任何帮助，这里是the link。

编辑：为了让我的问题更清楚：

例如，如果我只想从上面的屏幕截图中过滤掉正方形，我应该怎么做？ 我要过滤掉的对象具有最大的轮廓区域，最重要的是有一个形状（任何形状），而不是直线或曲线 我仍在尝试使用平滑值和精确值，所以如果有人在使用我的程序检测轮廓时遇到问题，请更改值。

【参考方案1】：

我认为它可以相当容易地解决。我建议在轮廓检测之前进行一些形态学操作。另外，我建议过滤掉较小的元素，并将最大的元素作为唯一仍在图像中的元素。

我建议：

用于过滤 线条（直线或曲线）：您必须决定您自己认为什么是“线条”和“形状”之间的边界。假设您将所有厚度 5 像素或更大 的对象视为对象，而将宽度小于 5 像素的对象视为线条。使用 5x5 正方形或 3 像素大小的菱形形状作为结构元素的形态开口可以解决这个问题。

一般用于过滤掉小物体：如果物体是任意形状的，纯粹的形态开放是不行的：你必须做一个代数开式。一种特殊类型的代数开口是面积开口：一种去除图像中（像素）面积小于给定阈值的所有连通分量的操作。如果您对不感兴趣的对象的大小有上限，或者感兴趣的对象的大小有下限 >，该值应用作阈值。使用更大的形态开口可能会得到类似的效果，但不会那么灵活。

用于过滤除最大对象之外的所有对象：听起来应该可以将连接的组件从最小的对象移到最大的对象。尝试标记连接的组件。在二进制（黑白图像）上，此图像转换通过创建灰度图像、将背景标记为 0（黑色）以及每个分量具有不同的、递增的灰度值来工作。最后，每个对象的像素被标记为不同的值。您现在可以简单地查看灰度直方图，并找到像素最多的灰度值。将所有其他灰度级设置为 0（黑色），图像中唯一剩下的对象是最大的对象。

建议是从最简单到最复杂的。不过，我认为 OpenCV 可以帮助解决这些问题。形态学腐蚀、膨胀、打开和关闭在 OpenCV 中实现。我认为您可能需要自己构建一个代数开运算（或结合 OpenCV 基本形态学），但我确信 OpenCV 可以帮助您标记连接的组件并检查生成的灰度图像的直方图。

最后，当只剩下一个对象的像素时，您进行 Canny 轮廓检测。

【讨论】：

感谢您的反馈。为了你的不。 1和2方法，我已经尝试了几个函数来过滤掉不需要的轮廓，但没有效果。为了你的不。 3，你能告诉我一些例子/操作方法吗？顺便说一句，膨胀，打开和关闭（加上 FindContours 和 DrawContours）会为视频处理程序使用太多 RAM，所以我宁愿不使用它

如果是视频（例如对象跟踪），您不要在每一帧上都这样做 - 您在第一帧上进行大量处理，然后使用一些跟踪跟随对象的方法。对于#3，我刚刚搜索了“opencv label connected components”，并在前 3-4 次点击中得到了非常有用的结果。顺便说一句，您应该查看 dsp.stackexchange.com，如果您觉得可以在浏览后获得更多帮助（我认为您可以），可以标记您自己的问题并请求迁移。

【参考方案2】：

这是 OpenCV 本身无法（轻松）解决的 blob 处理问题。看看 cvBlobsLib。该库扩展了 OpenCV，带有用于连接组件标签的函数/类。

http://opencv.willowgarage.com/wiki/cvBlobsLib

【讨论】：

不错。感谢您的反馈。我去看看。