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我有一个问题,我想估计轮廓上线的梯度。请注意,我不需要像素梯度,而是线的变化率。
如果您看到附加图像,您将看到带有绿色轮廓的二值图像。我想根据轮廓上像素的梯度来标记每个像素。
为什么我需要渐变是因为我想计算渐变方向从 + 变为 - 或从 - 变为 + 的点。
我想不出一个好的方法来估计图像上的这个点。有人可以帮我建议我如何估计这一点。
最佳答案
这是一个小程序,它以非常简单的方式计算每个轮廓像素位置的切线(还有其他可能更好的方法!简单的方法是:http://en.wikipedia.org/wiki/Finite_difference#Forward.2C_backward.2C_and_central_differences):
所以这一切都在 CONTOUR PIXELS 上,但如果你计算与完整图像像素梯度的正交,也许你可以做类似的事情......对此不确定;)
代码如下:
int main()
{
cv::Mat input = cv::imread("../inputData/ContourTangentBin.png");
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(input,gray,CV_BGR2GRAY);
// binarize
cv::Mat binary = gray > 100;
// find contours
std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
findContours( binary.clone(), contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_NONE ); // CV_CHAIN_APPROX_NONE to get each single pixel of the contour!!
for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
{
std::vector<cv::Point> & cCont = contours[i];
std::vector<cv::Point2f> tangents;
if(cCont.size() < 3) continue;
// 1. compute tangent for first point
cv::Point2f cPoint = cCont.front();
cv::Point2f tangent = cCont.back() - cCont.at(1); // central tangent => you could use another method if you like to
tangents.push_back(tangent);
// display first tangent
cv::Mat tmpOut = input.clone();
cv::line(tmpOut, cPoint + 10*tangent, cPoint-10*tangent, cv::Scalar(0,0,255),1);
cv::imshow("tangent",tmpOut);
cv::waitKey(0);
for(unsigned int j=1; j<cCont.size(); ++j)
{
cPoint = cCont[j];
tangent = cCont[j-1] - cCont[(j+1)%cCont.size()]; // central tangent => you could use another method if you like to
tangents.push_back(tangent);
//display current tangent:
tmpOut = input.clone();
cv::line(tmpOut, cPoint + 10*tangent, cPoint-10*tangent, cv::Scalar(0,0,255),1);
cv::imshow("tangent",tmpOut);
cv::waitKey(0);
//if(cv::waitKey(0) == 's') cv::imwrite("../outputData/ContourTangentTangent.png", tmpOut);
}
// now there are all the tangent directions in "tangents", do whatever you like with them
}
for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
{
drawContours( input, contours, i, cv::Scalar(0,255,0), 1, 8, hierarchy, 0 );
}
cv::imshow("input", input);
cv::imshow("binary", binary);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
我使用了这张图片:
得到如下输出:
在结果中,您会得到一个向量,其中包含该轮廓的每个像素的 2D 切线信息(线方向)。
关于image - 估计图像线梯度(不是像素梯度),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28104828/
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