python - 使用 Python 从 map 图像中提取建筑物边缘

Question

我在这里得到了一张 map 图像。我需要提取建筑物的边缘进行进一步处理，结果就像帖子here的步骤2一样.

由于我对这个领域不熟悉，可以通过OpenCV等库来完成吗？

Answer 1

似乎你想选择单独的建筑物，所以我使用了分色。墙壁较暗，这使得 HSV colorspace 中的分隔效果很好。 。请注意，可以通过放大更多和​​/或使用压缩率较低的图像类型(例如 PNG)来改善最终结果。

选择墙壁
首先，我确定了良好的分离值。为此，我使用了 this script 。我发现最好的结果是将黄色和灰色分开，然后组合所得的蒙版。并非所有墙壁都完美关闭，因此我将结果改进为 closing面具一点。结果是一个显示所有墙壁的 mask :

从左到右:黄色蒙版、灰色蒙版、组合固化蒙版

查找建筑物
接下来我用了findCountours来分隔建筑物。由于墙壁轮廓可能不是很有用(因为墙壁是互连的)，我使用了 hierarchy找到“最低”轮廓(内部没有其他轮廓)。这些是建筑物。

findContours的结果:所有等高线的轮廓为绿色，个别建筑物的轮廓为红色

请注意，不会检测到边缘的建筑物。这是因为使用这种技术它们不是单独的轮廓，而是图像外部的一部分。这可以通过画 rectangle 来解决这个问题图像边缘呈灰色。您可能不希望在最终申请中包含此内容，但我将其包含在您的最终申请中，以防您需要。

代码:

    import cv2
    import numpy as np  

    #load image and convert to hsv
    img = cv2.imread("fLzI9.jpg")

    # draw gray box around image to detect edge buildings
    h,w = img.shape[:2]
    cv2.rectangle(img,(0,0),(w-1,h-1), (50,50,50),1)

    # convert image to HSV
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # define color ranges
    low_yellow = (0,28,0)
    high_yellow = (27,255,255)

    low_gray = (0,0,0)
    high_gray = (179,255,233)

    # create masks
    yellow_mask = cv2.inRange(hsv, low_yellow, high_yellow )
    gray_mask = cv2.inRange(hsv, low_gray, high_gray)

    # combine masks
    combined_mask = cv2.bitwise_or(yellow_mask, gray_mask)
    kernel = np.ones((3,3), dtype=np.uint8)
    combined_mask = cv2.morphologyEx(combined_mask, cv2.MORPH_DILATE,kernel)

    # findcontours
    contours, hier = cv2.findContours(combined_mask,cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # find and draw buildings
    for x in range(len(contours)):
            # if a contour has not contours inside of it, draw the shape filled
            c = hier[0][x][2]
            if c == -1:
                    cv2.drawContours(img,[contours[x]],0,(0,0,255),-1)

    # draw the outline of all contours
    for cnt in contours:
            cv2.drawContours(img,[cnt],0,(0,255,0),2)

    # display result
    cv2.imshow("Result", img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows() 

结果:
建筑物绘制为纯红色，所有轮廓绘制为绿色覆盖