c++ - 如何在二元图中识别由线连接的孔

Question

我从这个问题的最高投票作者的回答中挑选了一个代码段:

https://answers.opencv.org/question/9863/fill-holes-of-a-binary-image/

将其重新格式化为:

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", 0);

cv::Mat image_thresh;
cv::threshold(image, image_thresh, 125, 255, cv::THRESH_BINARY);

// Loop through the border pixels and if they're black, floodFill from there
cv::Mat mask;
image_thresh.copyTo(mask);
for (int i = 0; i < mask.cols; i++) {
 if (mask.at<char>(0, i) == 0) {
     cv::floodFill(mask, cv::Point(i, 0), 255, 0, 10, 10);
 }   
  if (mask.at<char>(mask.rows-1, i) == 0) {

     cv::floodFill(mask, cv::Point(i, mask.rows-1), 255, 0, 10, 10);
   }
 }

 for (int i = 0; i < mask.rows; i++) {

  if (mask.at<char>(i, 0) == 0) {
    cv::floodFill(mask, cv::Point(0, i), 255, 0, 10, 10);
  }

  if (mask.at<char>(i, mask.cols-1) == 0) {
     cv::floodFill(mask, cv::Point(mask.cols-1, i), 255, 0, 10, 10);
  } 
}


 // Compare mask with original.
cv::Mat newImage;
image.copyTo(newImage);
for (int row = 0; row < mask.rows; ++row) {
 for (int col = 0; col < mask.cols; ++col) {
    if (mask.at<char>(row, col) == 0) {
        newImage.at<char>(row, col) = 255;
    }           
 }
}

cv::imshow("filled image", mask);
cv::imshow("Final image", newImage);
cv::imwrite("final.jpg", newImage);
cv::waitKey(0);

return 0;

我知道它使用了洪水填充算法来尝试填充孔洞，并且我已经在另一个示例图像上进行了测试:



通过检测所有 9 个孔，它的效果非常好。

但是，我尝试了另一个稍微复杂的图像:



这次不行了，会用白色填满整个图，检测到的洞数是1700个。

我想我在这里可能缺乏形态学知识的重要部分，但我想也许我应该先对失败的图像进行“缩小”，然后再将其插入作者的代码中？

专家们能否与我分享一些想法，因为我在谷歌上找不到非常相似的孔检测图。那么当两个孔与二值图像中的白色路径连接时，孔有什么特别之处？提前致谢!

Answer 1

您的图像有问题，它在图像的 3 个边周围有一条细长的白条。该条还连接到左侧的 4 个白色矩形，这会创建一个额外的封闭轮廓/水平，我猜会混淆“填充”。

我个人不喜欢使用“floodfill”方法来解决在轮廓内找到洞的问题。我更喜欢使用带有 'hierarchy' 选项的 'findcontour' 方法。请看一下here .乍一看，它可能看起来有点复杂，但它提供了我们需要的所有信息。

您正在寻找的孔有两个属性:

它们是子轮廓(一个洞)

它们内部没有其他轮廓(不是父对象)

查找这些漏洞的代码是:

auto image = cv::imread(in_img_path, cv::ImreadModes::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::threshold(image, image, 128, 255, cv::THRESH_OTSU);
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours, selected_contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;   
cv::findContours(image, contours, hierarchy, cv::RetrievalModes::RETR_TREE, cv::ContourApproximationModes::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
    if (hierarchy[i][2] == -1 && hierarchy[i][3] != -1) //the contour has no children but has a parent
        selected_contours.emplace_back(std::move(contours[i]));
}
cv::Mat drawing_image(image.size(), image.type(), cv::Scalar::all(0));

for (int i = 0; i < selected_contours.size(); i++) {
    cv::drawContours(drawing_image, selected_contours, i, cv::Scalar(255), 1);
}

编辑:
我试过了，在这种情况下，似乎第一次检查是多余的。以下条件是充分的:

if (hierarchy[i][3] != -1) // the contour has a parent

孔数(selected_contours的大小)为:71

'drawing_image' 将如下所示: