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轮廓的查找、表达、绘制、特性及匹配(How to Use Contour? Find

发布时间:2019-06-07 10:09 来源:未知 编辑:admin

  轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。前面讲了如何根据色彩及色彩的分布(直方图对比和模板匹配)来进行匹配,现在我们来看看如何利用物体的轮廓。包括以下内容:轮廓的查找、表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。

  首先我们面对的问题是如何在图像中找到轮廓,OpenCv(EmguCv)为我们做了很多工作,我们的任务只是调用现成的函数而已。ImageTColor,TDepth类的FindContours方法可以很方便的查找轮廓,不过在查找之前,我们需要将彩色图像转换成灰度图像,然后再将灰度图像转换成二值图像。代码如下所示:

  使用上面的代码可以得到图像的默认轮廓,但是轮廓在电脑中是如何表达的呢?在OpenCv(EmguCv)中提供了两类表达轮廓的方式:顶点的序列、Freeman链码。

  用多个顶点(或各点间的线段)来表达轮廓。假设要表达一个从(0,0)到(2,2)的矩形,

  (2)如果用点间的线段来表达轮廓,那么依次存储的可能是:(0,0),(2,0),(2,2),(0,2)。

  Freeman链码需要一个起点,以及从起点出发的一系列位移。每个位移有8个方向,从0~7分别指向从正北开始的8个方向。假设要用Freeman链码表达从(0,0)到(2,2)的矩形,可能的表示方法是:起点(0,0),方向链2,2,4,4,6,6,0,0。

  EmguCv对Freeman链码的支持很少,我们需要做一系列的工作才能在使用Freeman链码:

  需要注意的是:cvReadChainPoint函数似乎永远不会满足循环终止的条件,即ptrReader永远不会被置为null,这跟《学习OpenCv》和参考上不一致;我们需要用chain.total来辅助终止循环,读取了所有的点之后就可以罢手了。

  在查找到轮廓之后,不同轮廓是怎么组织的呢?根据不同的选择,它们可能是:(1)列表;(2)双层结构;(3)树型结构。

  从纵向上来看,列表只有一层,双层结构有一或者两层,树型结构可能有一层或者多层。

  轮廓的绘制比较简单,用上面提到的方法取得轮廓的所有点,然后把这些点连接成一个多边形即可。

  当然,对于用顶点序列表示的轮廓,用ImageTColor,TDepth.Draw方法或者cvDrawContours函数可以很方便的绘制出轮廓。我发现,如果将参数max_level设置成2,可以绘制出所有的轮廓。

  可以使用cvFindDominantPoints函数来获取轮廓上的关键点,该函数返回的结果一个包含 关键点在轮廓顶点中索引 的序列。再次强调:是索引,不是具体的点。如果要得到关键点的具体坐标,可以用索引到轮廓上去找。

  intidx=seq[i];//关键点序列中存储的数据 是 关键点在轮廓中所处位置的索引

  (1)矩形:在图像处理系统中提供了一种叫Rectangle的矩形,不过它只能表达边垂直或水平的特例;OpenCv中还有一种叫Box的矩形,它跟数学上的矩形一致,只要4个角是直角即可。

  如果要获取轮廓的圆形边界框,可以使用cvMinEnclosingCircle函数。

  轮廓树用来描述某个特定轮廓的内部特征。注意:轮廓树跟轮廓是一一对应的关系;轮廓树不用于描述多个轮廓之间的层次关系。

  轮廓的凸包和凸缺陷用于描述物体的外形。凸包和凸缺陷很容易获得,不过我目前不知道它们到底怎么使用。

  (1)轮廓保存的是一系列的顶点,轮廓是由一系列线段组成的多边形。对于看起来光滑的轮廓(例如圆),只是线段条数比较多,线段长度比较短而已。实际上,电脑中显示的任何曲线)每两条线段之间都有一定的关系,包括它们(或者它们的延长线)之间的夹角,两条线)每两条线段上的点之间还有距离关系,包括最短(小)距离、最远(大)距离,以及平均距离。最大距离我用了一个偷懒的计算方法,我把轮廓外界矩形的对角线长度看作了最大距离。

  如果要比较两个物体,可供选择的特征很多。如果要判断某个人的性别,可以根据他(她)头发的长短来判断,这很直观,在长发男稀有的年代准确率也很高。也可以根据这个人尿尿的射程来判断,如果射程大于0.50米,则是男性。总之,方法很多,不一而足。我们在上文中得到了轮廓的这么多特征,它们也可以用于进行匹配。典型的轮廓匹配方法有:Hu矩匹配、轮廓树匹配、成对几何直方图匹配。

  轮廓的Hu矩对包括缩放、旋转和镜像映射在内的变化具有不变性。ContourPoint.MatchShapes方法和cvMatchShapes函数可以很方便的实现对2个轮廓间的匹配。

  用树的形式比较两个轮廓。cvMatchContourTrees函数实现了轮廓树的对比。

  在得到轮廓的成对几何直方图之后,可以使用直方图对比的方法来进行匹配。如果您和我一样忘记了直方图的对比方式,可以看看我写的另一篇文章《颜色直方图的计算、显示、处理、对比及反向投影(How to Use Histogram? Calculate, Show, Process, Compare and BackProject)》。

  通过以上代码,可以计算出两个轮廓对比的值,但是这些值具体代表什么意义呢?实际上,我目前还不清楚,需要进行大量的试验才行。

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