matlab - 找到阴影检测的最大轮廓

Question

我在图像处理中遇到了这个问题，我找不到在这种情况下表现良好的算法。它很容易理解，但我不知道如何在 ‍‍OpenCV 中实现它或在 Matlab 中，因此其中之一中的任何算法或函数(MATLAB 或 opencv) 都是有帮助的。

1 。假设 image 和场景背景如下所示

2 。我们对 image 应用边缘检测器，我的 current image 将如下图所示。

现在我的问题是我们如何在edge图像中找到最大的轮廓或区域？

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如果要原图原图是

在matlab中你可以通过下面的代码得到边缘图像。

clc
clear

img = imread('1.png');                 % read Image
gray = rgb2gray(img);                  % Convert RGB to gray-scale
edgeImage = edge(gray,'canny',0.09);   % apply canny to gray-scale image
imshow(edgeImage)                      % Display result in figure(MATLAB)

在 OpenCV 中你可以使用下面的代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
   Mat img = imread("1.png");

   Mat gray;
   cvtColor(img,           //BGR form image
            gray,          //Mat for gray(destination)
            CV_BGR2GRAY);  //type of transform(in here BGR->GRay)

   Mat edgeImage;
   Canny(gray,       //Input Array
         edgeImage,  //Output Array
         40,         // Lower threshold
         120);        //Upper threshold

   namedWindow("Edge-Image");       //create a window for display image
   imshow("Edge-Image",edgeImage);  //Display edgeImage in window that in before line create
   waitKey(0);                      //stick display window and wait for any key

   return 0;

}

Answer 1

这是在 Matlab 中使用 imdilate 来闭合轮廓并使用 regionprops 来获取闭合对象区域的解决方案:

% Your code to start
img = imread('Image.png');             % read Image
gray = rgb2gray(img);                  % Convert RGB to gray-scale
edgeImage = edge(gray,'canny',0.09);   % apply canny to gray-scale image

% First dilate to close contours
BW = imdilate(edgeImage, strel('disk',4,8));

% Then find the regions
R = regionprops(~BW, {'Area', 'PixelIdxList'});

% Find the second biggest region (the biggest is the background)
[~, I] = sort([R(:).Area], 'descend');
Mask = zeros(size(img));
Mask(R(I(2)).PixelIdxList) = 1;

% Display
clf
imshow(Mask)

结果是:

最好的，