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（2）

来源：互联网发布：淘宝top100店铺编辑：程序博客网时间：2024/06/07 10:49

上一篇文章使用二维上最近的像素点对边界点进行赋值，本文使用的方法为寻找邻域内，与边界点三维距离最近的有效点进行赋值。

依然以边界点为中心，一圈圈发散寻找有效点，只要在内圈找到了有效点，就在该圈内寻找三维距离最近的点，（把leave设置为true）不

再去寻找外圈的最近点（一般内圈点的三维距离都比外圈小），以下为参考代码：

（vertexBuff存放的顶点数据和labelColor一一对应）

    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);

            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)

                        float cur_vert[3]={vertexBuff.at<Eigen::Vector4f>(i, j)(0),

                                           vertexBuff.at<Eigen::Vector4f>(i, j)(1),

                                           vertexBuff.at<Eigen::Vector4f>(i, j)(2)};  //当前边界点三维坐标

                        float min=10.0;//用于记录最小距离

                        int x=i,y=j;   //用于记录三维距离最近点的二维坐标

                        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;

                                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)

                                        //calculate the distance

                                        float neigh_vert[3]={vertexBuff.at<Eigen::Vector4f>(i-k, temp)(0),

                                                             vertexBuff.at<Eigen::Vector4f>(i-k, temp)(1),

                                                             vertexBuff.at<Eigen::Vector4f>(i-k, temp)(2)};

                                        float dis=(neigh_vert[0]-cur_vert[0])*(neigh_vert[0]-cur_vert[0])+

                                                  (neigh_vert[1]-cur_vert[1])*(neigh_vert[1]-cur_vert[1])+

                                                  (neigh_vert[2]-cur_vert[2])*(neigh_vert[2]-cur_vert[2]);

                                        if(dis<min)

                                            min=dis;

                                            x=i-k;

                                            y=temp;          //记录下min和位置

                                            leave=true;      //检测到有效值，在获取当前循环最近点坐标后，即可进行赋值操作

                            //(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)

                                        float neigh_vert[3]={vertexBuff.at<Eigen::Vector4f>(temp,j-k)(0),

                                                             vertexBuff.at<Eigen::Vector4f>(temp,j-k)(1),

                                                             vertexBuff.at<Eigen::Vector4f>(temp,j-k)(2)};

                                        float dis=(neigh_vert[0]-cur_vert[0])*(neigh_vert[0]-cur_vert[0])+

                                                  (neigh_vert[1]-cur_vert[1])*(neigh_vert[1]-cur_vert[1])+

                                                  (neigh_vert[2]-cur_vert[2])*(neigh_vert[2]-cur_vert[2]);

                                        if(dis<min)

                                            min=dis;

                                            x=temp;

                                            y=j-k;          //记录下min和位置

                                            leave=true;

                            //(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)

                                        float neigh_vert[3]={vertexBuff.at<Eigen::Vector4f>(temp,j+k)(0),

                                                             vertexBuff.at<Eigen::Vector4f>(temp,j+k)(1),

                                                             vertexBuff.at<Eigen::Vector4f>(temp,j+k)(2)};

                                        float dis=(neigh_vert[0]-cur_vert[0])*(neigh_vert[0]-cur_vert[0])+

                                                  (neigh_vert[1]-cur_vert[1])*(neigh_vert[1]-cur_vert[1])+

                                                  (neigh_vert[2]-cur_vert[2])*(neigh_vert[2]-cur_vert[2]);

                                        if(dis<min)

                                            min=dis;

                                            x=temp;

                                            y=j+k;          //记录下min和位置

                                            leave=true;

                            //(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)

                                        float neigh_vert[3]={vertexBuff.at<Eigen::Vector4f>(i+k, temp)(0),

                                                             vertexBuff.at<Eigen::Vector4f>(i+k, temp)(1),

                                                             vertexBuff.at<Eigen::Vector4f>(i+k, temp)(2)};

                                        float dis=(neigh_vert[0]-cur_vert[0])*(neigh_vert[0]-cur_vert[0])+

                                                  (neigh_vert[1]-cur_vert[1])*(neigh_vert[1]-cur_vert[1])+

                                                  (neigh_vert[2]-cur_vert[2])*(neigh_vert[2]-cur_vert[2]);

                                        if(dis<min)

                                            min=dis;

                                            x=i+k;

                                            y=temp;          //记录下min和位置

                                            leave=true;

                            if(leave)

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

                                break;

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

            cv::waitKey(1);

下图是二维最近和三维最近的两张结果图，第一张是基于二维的，第二张是基于三维距离的

可以看出，基于三维距离的赋值方法，稍优于二维的效果，但是因为其他原因，分割的效果依然不是非常理想的状态。

此项目基于三维法向量的性质进行分割，系统计算出来的法向量图存在较大的噪声，导致分割出来的结果效果很差，后面应该会寻找方案，解决法向量图的滤波问题

阅读全文

0 0