opencv - 如何使用OpenCV检测房间边界

Question

我想清除平面图并检测墙壁。我找到了这个解决方案，但是很难理解代码。
特别是这一行(如何删除房间内的文本和其他对象？)

DeleteSmallComponents[Binarize[img, {0, .2}]];

https://mathematica.stackexchange.com/questions/19546/image-processing-floor-plan-detecting-rooms-borders-area-and-room-names-t

img = Import["http://i.stack.imgur.com/qDhl7.jpg"]
nsc = DeleteSmallComponents[Binarize[img, {0, .2}]];
m = MorphologicalTransform[nsc, {"Min", "Max"}]

如何使用OpenCV进行相同操作？

Answer 1

在opencv中，处理镜像的方法略有不同。为了进行一些计算，您必须以更底层的方式进行思考。简而言之，我的意思是思考基本的图像处理操作。

例如，您显示的行:

DeleteSmallComponents[Binarize[img, {0, .2}]];

可以通过算法在opencv中表示:

将图像二值化

形态学上的打开/关闭或简单的扩张/腐 eclipse (基于对象和背景的颜色):

cv::threshold(img, img, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);
cv::dilate(img, img, cv::Mat());
cv::dilate(img, img, cv::Mat());

此外，您可以实现自己的距离转换，或使用例如“命中与失败”例程(这在opencv中基本实现)来检测拐角:

cv::Mat kernel = (cv::Mat_<int>(7, 7) <<
    0, 1, 0,0,0,0,0,
    -1, 1, 0,0,0,0,0,
    -1, 1, 0,0,0,0,0,
    -1,1,0,0,0,0,0,
    -1,1,0,0,0,0,0,
    -1,1,1,1,1,1,1,
    -1,-1,-1,-1,-1,-1,0);
cv::Mat left_down,left_up,right_down,right_up;
cv::morphologyEx(img, left_down, cv::MORPH_HITMISS, kernel);
cv::flip(kernel, kernel, 1);
cv::morphologyEx(img, right_down, cv::MORPH_HITMISS, kernel);
cv::flip(kernel, kernel, 0);
cv::morphologyEx(img, right_up, cv::MORPH_HITMISS, kernel);
cv::flip(kernel, kernel, 1);
cv::morphologyEx(img, left_up, cv::MORPH_HITMISS, kernel);

然后您将获得如下图片:


一幅更大点的图片(单次放大后):


最后，您可以处理找到的拐角坐标以确定房间。

编辑:对于具有“双壁线”的图像，例如:


我们必须首先“合并”双墙线，因此代码将如下所示:

 cv::threshold(img, img, 220, 255, CV_THRESH_BINARY);
 cv::dilate(img, img, cv::Mat()); //small object textures
 cv::erode(img, img, cv::getStructuringElement(CV_SHAPE_RECT, cv::Size(5, 5)),cv::Point(-1,-1),2);
 cv::dilate(img, img, cv::getStructuringElement(CV_SHAPE_RECT, cv::Size(5, 5)), cv::Point(-1, -1), 3);

结果图像:



可悲的是，如果图像属性发生变化，您将不得不稍微改变算法参数。有可能提供一般的解决方案，但是您必须确定问题的大多数可能变体，它将变得更加复杂。