对象分割过程中，对没有赋label值的边界使用邻域查找的方式进行标记（1）

来源：互联网发布：小满软件怎么样编辑：程序博客网时间：2024/05/22 17:27

    使用边界法进行分割得到分割图后，需要对没有赋label的边界进行赋值，本文使用的是基于二维的邻域搜索进行赋值，在二维分割图中找到离当前边界点最近的具有

label值的像素，然后将其label赋给当前边界点。

    cv::Mat labelMat(cv::Size(640,480),CV_8UC1,cv::Scalar(0));
        for(int i=0;i<480;i++)
        {
            for(int j=0;j<640;j++)
            {
                labelMat.at<uchar>(i,j)=labelColor[640*i+j];
            }
        }
labelColor为我的分割结果，以数组的形式存放，放到opencv的Mat中，这样后续处理简单点。

以下为完整代码，思路很简单，先设定搜索半径r，然后以边界点为中心，发散寻找最近的有效label

cv::Mat labelMat(cv::Size(640,480),CV_8UC1,cv::Scalar(0));

        for(int i=0;i<480;i++)

            for(int j=0;j<640;j++)

                labelMat.at<uchar>(i,j)=labelColor[640*i+j];

        cv::imshow("aaa",labelMat);

        int r=4;

        for(int i=0;i<480;i++)

            for(int j=0;j<640;j++)

                int label_temp=labelMat.at<uchar>(i,j);

                if(label_temp==0)                 //等于0说明是没有赋值的边界点

                    for(int k=1;k<=r;k++)

                        int start,end;

                        bool leave=false;

                        //(i-k,j-k)  ->  (i-k,j+k)

                        if(i-k>0)

                            start=(j-k>=0)?j-k:0;                       //行的取值范围为0-479，列为0-639

                            end=(j+k<=639)?j+k:639;

                            for(int temp=start;temp<=end;temp++)

                                int aa=labelMat.at<uchar>(i-k,temp);

                                if(aa>0)

                                    labelMat.at<uchar>(i,j)=aa;

                                    labelColor[640*i+j]=aa;

                                    leave=true;

                                    break;

                        //(i-k,j-k)  ->  (i+k,j-k)

                        if(j-k>0)

                            start=(i-k>=0)?i-k:0;

                            end=(i+k<=479)?i+k:479;

                            for(int temp=start;temp<=end;temp++)

                                int aa=labelMat.at<uchar>(temp,j-k);

                                if(aa>0)

                                    labelMat.at<uchar>(i,j)=aa;

                                    labelColor[640*i+j]=aa;

                                    leave=true;

                                    break;

                        //(i-k,j+k)  ->  (i+k,j+k)

                        if(j+k<640)

                            start=(i-k>=0)?i-k:0;

                            end=(i+k<=479)?i+k:479;

                            for(int temp=start;temp<=end;temp++)

                                int aa=labelMat.at<uchar>(temp,j+k);

                                if(aa>0)

                                    labelMat.at<uchar>(i,j)=aa;

                                    labelColor[640*i+j]=aa;

                                    leave=true;

                                    break;

                        //(i+k,j-k)  ->  (i+k,j+k)

                        if(i+k<480)

                            start=(j-k>=0)?j-k:0;

                            end=(j+k<=639)?j+k:639;

                            for(int temp=start;temp<=end;temp++)

                                int aa=labelMat.at<uchar>(i+k,temp);

                                if(aa>0)

                                    labelMat.at<uchar>(i,j)=aa;

                                    labelColor[640*i+j]=aa;

                                    leave=true;

                                    break;

                        if(leave)

                        {break;}

        cv::imshow("bbb",labelMat);

        cv::waitKey(1);

实际测试时，发现，并不能将这种方法应用于三维，三维分割应该寻找距离当前边界点 欧氏距离最近的有效label，进行赋值，所以后续该考虑以什么规则在三维

     上寻找最近的有效值。

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