c++ - C++/OpenCV 中的局部阈值实现

Question

我想实现一个本地阈值算法，我需要你的专业知识。

我的图像已调整为 600x400，灰度。

本地化的基本思路:

• 使用在每个像素处获取的 9x9 ROI 分割图像并计算该区域的最大强度。

• 创建一个 9x9 内核。

  条件:

  • 如果 mask 的中心像素高于最大强度的 50%，则将中心像素设置为真。(应用 mask )

我的问题:

• 我应该如何选择我的内核/掩码？

    cv::Mat ROI;
    cv::Mat mask(input.size(),CV_8UC1, cv::Scalar::all(0)); // create mask of 0s at first
    const int kerneldepth = 1;
    const int kernelsize = 9;
    cv::Mat kernel = cv::Mat::ones( kernelsize, kernelsize, CV_8UC1 );
  
  
  //take ROI of 9x9 and apply a threshold
  
  for( double x = 9; x < input.cols -9; x++ ){
       for( double y = 9 ; y < input.rows - 9 ; y++ ){
  
          try{
            double x_left = x - 4;
            double x_right = x + 4;
            double y_up = y + 4;
            double y_down = y - 4;
            double maxVal;
            double minVal;
            cv::Point anchor(kernelsize/2,kernelsize/2);
  
            cv::Rect ROI = cv::Rect(x_left,y_down,9,9);
            cv::Mat ROI_Mat = input(ROI);                                // a new matrix for ROI
            cv::Scalar avgPixelIntensity = cv::mean( ROI_Mat );          // calculate mean
            cv::minMaxLoc(ROI_Mat,&minVal,&maxVal);
  
            if( input.at<uchar>(x,y) >= 0.5*maxVal){
  
            cv::filter2D(input,mask,-1,kernel,anchor,0);
      } else { break;}
  
      }
  
      catch (cv::Exception &e){
  
          e.what();
      }
  
  
     }
  
    *****************************UPDATED CODE: ******************************************
  
      applyLocalThresh(cv::Mat &src, cv::Mat& out){
        double maxVal, minVal;
        cv::Mat output;
        int top, bottom, left , right;
        int borderType = cv::BORDER_CONSTANT;
        cv::Scalar value;
        top = (int) (9); bottom = (int) (9);
        left = (int) (9); right = (int) (9);
        output = src;
        out = src;
        value = 0;
        cv::copyMakeBorder(src,output,top,bottom,left,right,borderType,value);
  
       for(int y = 9; y < src.rows; y++) {
  
          for(int x = 9; x < src.cols; x ++) {
  
                  cv::Mat ROI = src(cv::Rect(cv::Point(x-4,y-4),cv::Size(9,9)));
                  cv::minMaxLoc(ROI,&minVal,&maxVal);
  
          if(src.at<uchar>(cv::Point(x-4,y-4)) >= 0.6*maxVal){
  
          out.at<uchar>(cv::Point(x-4,y-4)) = 255;
      }else{
          out.at<uchar>(cv::Point(x-4,y-4));
  
          }
      }
  }
   }
  

Answer 1

您可以在 OpenCV 中先进行扩张然后进行比较；

im = load image here;
di = dilate im with a 9x9 kernel;
bw = im > (di * 0.5); // in OpenCV, pixels of bw are set to 255 or 0

在 Matlab/Octave 中使用 4x6 图像和 3x3 内核来说明这一点的简单示例:

我=

 1     2     3     4     5     6
 2     3     4     5     6     7
 3     4     5     6     7     8
 4     5     6     7     8     9

di =

 3     4     5     6     7     7
 4     5     6     7     8     8
 5     6     7     8     9     9
 5     6     7     8     9     9

th = di * .5

第 =

1.5000    2.0000    2.5000    3.0000    3.5000    3.5000
2.0000    2.5000    3.0000    3.5000    4.0000    4.0000
2.5000    3.0000    3.5000    4.0000    4.5000    4.5000
2.5000    3.0000    3.5000    4.0000    4.5000    4.5000

bw = im > th

体重=

 0     0     1     1     1     1
 0     1     1     1     1     1
 1     1     1     1     1     1
 1     1     1     1     1     1