openCV综合运用 ------- 图像细化、线段长度、平行线距离检测 -

lps_683

浏览: 344380 次
性别:
来自: 上海

最近访客更多访客>>

wh_xia_jun

jixiaoyun

fireblue

1344760557

博主相关

博客

微博

相册

留言

关于我

文章分类

社区版块

存档分类

openCV综合运用 ------- 图像细化、线段长度、平行线距离检测

博客分类：

C++
openCV

在上述博客中，我分别对平滑滤波、边缘检测、直线检测做了一定程度的了解，那么最终的目的我们是需要解决实际问题，那么今天就试着完成一个简单的综合训练，来在巩固前面所学知识的同时，学到新的东西！

题目如下：

1.分别检测两线段的长度；

2.算出这两平行线之间的距离。

题目参考：http://www.opencvchina.com/thread-854-1-2.html

先看第一问，要求直线的距离。很容易联想到上一回所说的霍夫变换中的PHTT方法，返回的是直线的方向以及范围，说的具体一点，实际上返回的就是检测到的直线的两端点。我们不妨用霍夫变换直接试试。具体步骤：

将图像转换成灰度图像->霍夫变换->将检测直线的端点（绿色圆圈）标记出来

得到下面的结果：

可以看到，我们检测到了很多条直线，如图有很多直线的端点，尤其是直线端点处，被检测到了多个端点（可以看得出有重叠效果）。其实也不难理解，这条直线在像素上来说是有厚度的，所以难免被检测到多条直线，这样的话就带来了问题，我们无法确定到底哪个是真正直线的两端点，于是就不能够得到线段的长度！那么我们在使用霍夫变换前需要做一些处理。-----------图像细化。

图像细化实际上就是图像骨架化，把图像核心的骨架留下，其他的赘余点删除，对于这个图来说就是把这条直线的厚度消除，得到一条单像素厚度的直线段。实际上，图像细化在图像处理、模式识别中使用的非常广发，也是非常关键的过程，这里我们介绍一种比较经典实用的图像细化方法----Zhang并行快速算法：

具体实现方法、步骤如下：

首先定义如下的8领域（注意顺序不能变）：

其中P1是我们讨论的像素点，首先前提条件是P1是前景点！若要删除该点，需要满足一下条件：

过程1：

（1）2 <= N(P1) <= 6，N(x)为x的8领域中黑点（背景点）的个数；

（2）A(P1) = 1，A(x)为P2-P8之间按序前后分别为0、1的对数；

（3）P2*P4*P6 = 0;

（4）P4*P6*P8 = 0.

满足上述四个条件，可将P1点去除；

过程2：

（1）2 <= N(P1) <= 6，N(x)为x的8领域中黑点（背景点）的个数；

（2）A(P1) = 1，A(x)为P2-P8之间按序前后分别为0、1的对数；

（3）P2*P4*P8 = 0;

（4）P2*P6*P8 = 0.

满足上述四个条件，可将P1点去除；

以上即为Zhang并行算法的主要步骤，需要反复运行直到无法得到可删除点为止。对于图像细化，这里只做一个简单的了解，很多理论知识以及高级的算法我后续会再进行分析。

给出关键代码函数如下：

//寻找按序的前后分别是0、1的对数函数
int Findn(IplImage* img, int i, int j)
{
CvScalar s1 = cvGet2D(img, i, j);
CvScalar s2 = cvGet2D(img, i - 1, j);
CvScalar s3 = cvGet2D(img, i - 1, j + 1);
CvScalar s4 = cvGet2D(img, i, j + 1);
CvScalar s5 = cvGet2D(img, i + 1, j + 1);
CvScalar s6 = cvGet2D(img, i + 1, j);
CvScalar s7 = cvGet2D(img, i + 1, j - 1);
CvScalar s8 = cvGet2D(img, i, j - 1);
CvScalar s9 = cvGet2D(img, i - 1, j - 1);
int a = s1.val[0];
int b = s2.val[0];
int c = s3.val[0];
int d = s4.val[0];
int e = s5.val[0];
int f = s6.val[0];
int g = s7.val[0];
int h = s8.val[0];
int l = s9.val[0];

int find[] = { a, b, c, d, e, f, g, h, l };//按8领域顺序定义数组，方便操作
int n = 0;
for (int x = 2; x < 9; ++x)
{
  if (find[x] == 0 && find[x + 1] == 255)
  {
   n = n + 1;
  }
}
return n;
}

//这是细化直线的功能函数
IplImage* ThinImage(IplImage* img, int k) //确保输入的是二值图像
{
int condition = 0;//满足的条件个数
int mark = 0;//成功的标志位
int firstN = 0;//第一个条件黑点的个数
CvScalar s;
for (int n = 0; n < k; ++n)
{
  for (int i = 1; i < img->height - 1; ++i)
  {
   for (int j = 1; j < img->width - 1;++j)
   {//开始过程1的寻找
    condition = 0;//初始化条件满足数
         //cout << "1" << endl;
    s = cvGet2D(img, i, j);
    if (s.val[0] == 255)//如果这是前景点，即边缘
    {
     //cout << "2" << endl;
     //*************************第一过程****************************
     //*************************step1****************************
     firstN = 0;
     for (int ii = -1; ii < 1; ++ii)
     {
      for (int jj = -1; jj < 1; ++jj)
      {
       s = cvGet2D(img, i + ii, j + jj);
       if (s.val[0] == 255)
       {
        firstN = firstN + 1;
       }
      }
     }
     if (firstN < 3 || firstN > 7)
     {
      continue;
     }
     else
     {
      condition = condition + 1;
     }
     //****************************************************************
     //*************************step2*********************************
     if (Findn(img, i, j) != 1)
     {
      continue;
     }
     else
     {
      condition = condition + 1;
     }
     //****************************************************************
     //*************************step3*********************************
     CvScalar s1 = cvGet2D(img, i - 1, j);
     CvScalar s2 = cvGet2D(img, i, j + 1);
     CvScalar s3 = cvGet2D(img, i + 1, j);
     CvScalar s4 = cvGet2D(img, i, j - 1);
     int a = s1.val[0];//2
     int b = s2.val[0];//4
     int c = s3.val[0];//6
     int d = s4.val[0];//8

     if (a * b * c != 0)
     {
      continue;
     }
     else
     {
      condition = condition + 1;
     }
     //*********************************************************************
     //******************************step4**********************************
     if (b * c * d != 0)
     {
      continue;
     }
     else
     {
      condition = condition + 1;
     }
     //*********************************************************************
     //第一过程的结果操作
     if (condition == 4)
     {
      mark = 1;
      //((char *)(img->imageData + img->widthStep * (i)))[j] = 0;
      CvScalar p;
      p.val[0] = 0;
      cvSet2D(img, i, j, p);
      //cout << "11111111111111111111111111111111111" << endl;
     }
    }
   }
  }

  //****************************过程2**************************
  for (int i = 1; i < img->height - 1; ++i)
  {
   for (int j = 1; j < img->width - 1;++j)
   {//开始过程1的寻找
    condition = 0;//初始化条件满足数
         //cout << "1" << endl;
    s = cvGet2D(img, i, j);
    if (s.val[0] == 255)//如果这是前景点，即边缘
    {
     //cout << "2" << endl;
     //*************************第一过程****************************
     //*************************step1****************************
     firstN = 0;
     for (int ii = -1; ii < 1; ++ii)
     {
      for (int jj = -1; jj < 1; ++jj)
      {
       s = cvGet2D(img, i + ii, j + jj);
       if (s.val[0] == 255)
       {
        firstN = firstN + 1;
       }
      }
     }
     if (firstN < 3 || firstN > 7)
     {
      continue;
     }
     else
     {
      condition = condition + 1;
     }
     //****************************************************************
     //*************************step2*********************************
     if (Findn(img, i, j) != 1)
     {
      continue;
     }
     else
     {
      condition = condition + 1;
     }
     //****************************************************************
     //*************************step3*********************************
     CvScalar s1 = cvGet2D(img, i - 1, j);
     CvScalar s2 = cvGet2D(img, i, j + 1);
     CvScalar s3 = cvGet2D(img, i + 1, j);
     CvScalar s4 = cvGet2D(img, i, j - 1);
     int a = s1.val[0];//2
     int b = s2.val[0];//4
     int c = s3.val[0];//6
     int d = s4.val[0];//8

     if (a * b * d != 0)
     {
      continue;
     }
     else
     {
      condition = condition + 1;
     }
     //*********************************************************************
     //******************************step4**********************************
     if (a * c * d != 0)
     {
      continue;
     }
     else
     {
      condition = condition + 1;
     }
     //*********************************************************************
     //第一过程的结果操作
     if (condition == 4)
     {
      mark = 1;
      //((char *)(img->imageData + img->widthStep * (i)))[j] = 0;
      CvScalar p;
      p.val[0] = 0;
      cvSet2D(img, i, j, p);
      //cout << "222222222222222222222222" << endl;
     }
    }
   }
  }
  //cout << " end " << endl;
}

return img;

}
以上即为图像骨架化的编程实现，让我们看一看效果吧：

可以看到，直线已经骨架化成功了，那么接下来，我们再使用霍夫变换检测线段。使用PPHT方法，得到线段的方向以及范围信息，并将检测的直线端点标记出来，代码如下：

CvMemStorage* storageline = cvCreateMemStorage(0);
CvSeq* lines;
lines = cvHoughLines2(binaryline, storageline, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI / 300, 100, 10, 1000);
int n = 0;
CvPoint* point;
double temp[8];
for (int i = 0; i < lines->total; ++i)
{
  point = (CvPoint*)cvGetSeqElem(lines, i);
  temp[i * 4] = point[0].x;
  temp[i * 4 + 1] = point[0].y;
  temp[i * 4 + 2] = point[1].x;
  temp[i * 4 + 3] = point[1].y;
  cvLine(resultline, point[0], point[1], CV_RGB(255, 0, 0));
  cvCircle(resultline, point[0], 3, CV_RGB(0, 255, 0), 1, 8, 3);
  cvCircle(resultline, point[1], 3, CV_RGB(0, 255, 0), 1, 8, 3);
  double distance = sqrt((point[1].x - point[0].x) * (point[1].x - point[0].x) + (point[1].y - point[0].y) * (point[1].y - point[0].y));
  cout << "the " << i << " line's distance :" << distance << endl;
  ++n;
}
cout << n << endl;
n = 0;