OpenCV 提取图片中的曲线

简单介绍

  在实际的应用中，我们常常需要对图像中的曲线进行描述、处理，这个曲线可以是轮廓，骨架或者其他。可以用deque<Point> 描述曲线，接下来简单介绍下如何从图片中搜索这些曲线并保存。
  首先，输入的图片是一张二值图片 (白色为曲线)，其中包含的曲线宽度为 1 像素的 (如果曲线不是 1 像素的 先提取其骨架)。遍历寻找图像中第一个白色的点，然后从这个点开始延伸寻找曲线。注意，第一个找到的点不一定是曲线的端点，因此应该分别向两边寻找相邻的点，因此deque 会好一些。每找到一个点，将其保存deque 而后置黑（防止重复寻找）。搜索到一个没有相邻点的点，表示一端搜索完成。
   值得注意的一点是，我在写搜寻相邻点的时候，会首先搜寻此点与上一个点相邻位置相对的位置，如果没有，则分别搜索向两边搜索。这样的好处是可以减少寻找的次数，而且当有相交的曲线时，能连接到我们一般认为的曲线。

代码

//寻找图像曲线上某个点的下一个点bool findNextPoint(vector<Point> &_neighbor_points, Mat &_image, Point _inpoint, int flag, Point& _outpoint, int &_outflag){    int i = flag;    int count = 1;    bool success = false;    while (count <= 7)    {        Point tmppoint = _inpoint + _neighbor_points[i];        if (tmppoint.x > 0 && tmppoint.y > 0 && tmppoint.x < _image.cols&&tmppoint.y < _image.rows)        {            if (_image.at<uchar>(tmppoint) == 255)            {                _outpoint = tmppoint;                _outflag = i;                success = true;                _image.at<uchar>(tmppoint) = 0;                break;            }        }        if (count % 2)        {            i += count;            if (i > 7)            {                i -= 8;            }        }        else        {            i += -count;            if (i < 0)            {                i += 8;            }        }        count++;    }    return success;}//寻找图像上的第一个点bool findFirstPoint(Mat &_inputimg, Point &_outputpoint){    bool success = false;    for (int i = 0; i < _inputimg.rows; i++)    {        uchar* data = _inputimg.ptr<uchar>(i);        for (int j = 0; j < _inputimg.cols; j++)        {            if (data[j] == 255)            {                success = true;                _outputpoint.x = j;                _outputpoint.y = i;                data[j] = 0;                break;            }        }        if (success)            break;    }    return success;}//寻找曲线 void findLines(Mat &_inputimg, vector<deque<Point>> &_outputlines){    vector<Point> neighbor_points = { Point(-1,-1),Point(0,-1),Point(1,-1),Point(1,0),Point(1,1),Point(0,1),Point(-1,1),Point(-1,0) };    Point first_point;    while (findFirstPoint(_inputimg, first_point))    {        deque<Point> line;        line.push_back(first_point);        //由于第一个点不一定是线段的起始位置，双向找        Point this_point = first_point;        int this_flag = 0;        Point next_point;        int next_flag;        while (findNextPoint(neighbor_points, _inputimg, this_point, this_flag, next_point, next_flag))        {            line.push_back(next_point);            this_point = next_point;            this_flag = next_flag;        }        //找另一边        this_point = first_point;        this_flag = 0;        //cout << "flag:" << this_flag << endl;        while (findNextPoint(neighbor_points, _inputimg, this_point, this_flag, next_point, next_flag))        {            line.push_front(next_point);            this_point = next_point;            this_flag = next_flag;        }        if (line.size() > 10)        {            _outputlines.push_back(line);        }    }}//随机取色 用于画线的时候Scalar random_color(RNG& _rng){    int icolor = (unsigned)_rng;    return Scalar(icolor & 0xFF, (icolor >> 8) & 0xFF, (icolor >> 16) & 0xFF);}int main(){    Mat image = imread("images\\2.bmp");    Mat gray;    cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);    vector<deque<Point>> lines;    findLines(gray, lines);    cout << lines.size() << endl;    //draw lines    Mat draw_img = image.clone();    RNG rng(123);    Scalar color;    for (int i = 0; i < lines.size(); i++)    {        color = random_color(rng);        for (int j = 0; j < lines[i].size(); j++)        {            draw_img.at<Vec3b>(lines[i][j]) = Vec3b(color[0], color[1], color[2]);        }    }    imshow("draw_img", draw_img);    imwrite("images\\draw_img.bmp", draw_img);    waitKey(0);    system("pause");    return 0;}

结果

输入图像

结果