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我正在尝试找到一种方法来对墓地图像进行近似分割（在文化科学中的 CBIR 的背景下 - 但这不是主题）。到目前为止，我正在使用这种策略：

  • 两次模糊图像（实验结果）
  • 应用 Canny-Edge-Detector

  • 寻找轮廓

    int main(int argc, const char* argv[]) {

cout << "Starting " << endl;
Mat sourceImage;
sourceImage = imread("singlesegmentation/DSCN5204.JPG",
        CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

if (!sourceImage.data) {
    cout << "No Image found." << endl;
    return -1;
}

cv::Mat blurred = imagePro::blurrNtimes(2, sourceImage);
cv::Mat target = edged::applyCanny(blurred);
cout << "Canny applied " << endl;

vector<vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
cv::Point offset;
offset.x = sourceImage.rows / 2;
offset.y = sourceImage.cols / 2;
cv::findContours(target, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE ,
        CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, offset);
cout << "Contours applied " << endl;

int idx = 0;
for (; idx >= 0; idx = hierarchy[idx][0]) {
    Scalar color(rand() & 255, rand() & 255, rand() & 255);
    drawContours(target, contours, idx, color, CV_FILLED, 8, hierarchy);
}
cout << "Lines applied " << endl;

cv::namedWindow("Contour", CV_WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("Contour", target);
cv::waitKey(0);

return 0;

    }

命名空间“imagePro”和“edged”包含 opencv 的简单代码，用于模糊图像并进一步处理它。该代码有效。这是一个示例图片： 墓碑的轮廓图 但现在我不知道如何分割图像。我想从矩形石头的内部到外部，当我找到一条线时，我想记住坐标然后剪切内容。如果您有想法或提示，谢谢！

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您可以尝试使用霍夫变换 (cv::HoughLinesP) 参见教程示例http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/feature_detection.html

为了找到图片中石头的坐标，您需要计算霍夫变换找到的线条的交点。对于类似的用例，我使用了 Gaussian-Blur 和 Laplace-Transformation（而不是 canny-edge）。

于 2012-12-06T10:45:16.530 回答