連通域標記 實現硬幣自動計件

2021-10-03 18:51:21 字數 3403 閱讀 7872

在自動計算影象中有幾枚硬幣的任務中,分離出前景和背景後是否就可以馬上實現自動計件,如果可以,如何實現?如果不可以,為什麼?

答案是否定的。二值化之後我們的得到的只是前景總畫素的多少,並不知道哪些畫素屬於同一枚硬幣。想要實現自動計件功能還需要用到連通域標記的知識。

連通域標記的方法這裡我們使用種子填充法:

1、遍歷一幅影象。

2、如果遇到前景且該點未被標記,說明在該點附近可能存在與該點相連通的畫素點,即可能存在連通域,停止遍歷。否則繼續遍歷。

3、以該點為seed點,遍歷seed點4鄰域或者8鄰域。如果同為前景,將座標存到乙個棧中,並將這點貼上label,表示已經訪問過該畫素,避免重複訪問。

4、將棧中的座標取出,以該點為seed點,重複2操作。

5、直到棧中的所有元素都取出,說明已經遍歷完了該label的所有元素。

6、label++;從一開始停止遍歷的點繼續遍歷。

7、重複2-6直到遍歷到最後乙個畫素

*--------------------------【練習】連通域標記-------------------------------------*/

/*引數說明:

src_img:輸入影象

flag_img:作為標記的空間(在函式內部設定為單通道)

draw_img:作為輸出的影象,不同的連通域的顏色不同

iflag:作為判斷屬於連通域的畫素目標值,一般來說我們是對二值圖進行連通域分析,所以這個值為0或者255,物體是0/1,則iflag是0/1

type: type==4 :用4鄰域 type==8 :用8鄰域

nums: 設定的label畫素個數截斷值,被標記的連通域畫素個數必須大於nums才算是正確的連通域。用來防止二值化後的效果並不好的情況。

*/void

seed_connected_component_labeling

(mat& src_img,mat& flag_img,mat& draw_img,

int iflag,

int type,

int nums)

;//存放每個區域的畫素個數

//mat(縱座標,橫座標)

//point(橫座標,縱座標)

for(

int j =

0; j < img_row; j++

)//height}}

//對8鄰域進行標記

else

if(type ==8)

}}} next_label++;}

}}next_label = next_label -1;

int all_labels = next_label;

std::cout <<

"labels : "

<< next_label <<:endl>

//給不同連通域的塗色並且記錄下每個連通域的畫素個數

for(

int j =

0;j < img_row;j++

)//行迴圈

} std::cout <<

"初步結論 : "

<< std::endl;

for(

int i =

1;i <= next_label;i++

) std::cout <<

"最後結論 : "

<< std::endl;

std::cout <<

"截斷畫素數目 : "

<< nums << std::endl;

for(

int i =

1;i <= next_label;i++)}

std::cout <<

"labels : "

<< all_labels << std::endl;

}int

main()

原圖:

二值圖(可以看到有幾個噪點,而且影象的右邊和上邊是白色的,這是因為原圖我是截圖的,邊界並沒有剪裁好,這點在下面的連通域標記會有影響)

我給屬於不同連通域的物體塗上不同的顏色。

下面是列印出來的資訊:初步得到的label是19個,其中label1就是我所說的截圖邊界問題。其他的幾個畫素個數小的就是噪點。

通過設定門限,畫素個數小於500的標籤物體我們將它視為雜訊。最後得到的label數目正好是10,也就是硬幣的數目。

連通域標記函式**部分,可以看到我還嘗試了其他兩種遍歷seed周圍元素的方式,分別是順時針和逆時針。但是運算速度沒有第一種快,至於原因我沒有深究。希望有心人能給我講解一波。此外,試了一下8鄰域,運算速度也得到了下降。

這就是我說的剪裁錯誤,嘿嘿。

此外,二值化的方法我是用的人工調整,原圖受到非均勻光線的照射,全域性大津閾值得到的效果並不是很好,反而由於直方圖雙峰性比較明顯,迭代法看起來還不錯。不過為了連通域標記的時候能夠準確一點,我就用滑條調整閾值了。

滑動條調整閾值的**在這兒:

迭代法、大津的**在這兒:

首先回顧之前遇到的問題:受到雜訊影響,十個硬幣竟然貼了19個labels,儘管利用限制畫素個數的方法來限制,但這種方法有許多弊端。

這幾天學習了一些簡單的形態學操作,其中腐蝕操作有個作用:去除黏連畫素以及雜訊。

這不就正好能解決之前遇到的問題嘛!

操作也很簡單,加上兩行**就行。

結果執行如下(把自己簡陋的限制畫素函式去掉了)

效果很好啊!

關於腐蝕的詳細講解請看這邊:

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