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我正在使用 opencv 处理 c++ 中的膨胀问题。我已经捕获了停车场的视频帧，为了获得最好的 blob，我想出了这个。

  1. 侵蚀（5x5 内核矩形），3 次迭代
  2. Dilation GRADIENT（将其视为沿 y 轴的颜色渐变）

那么我做了什么来让它工作呢？首先，我需要知道 2 个点 (x,y) 和在这些点上 2 个良好的扩张核大小。有了这些信息，人们就可以在整个图像上对这些值进行插值和外推。所以我根据这些参数计算了投资回报率（大小和扩张内核大小）。所以每个 ROI 都有自己预定义的 kernelsize 用于扩张。请注意，两个连续的 ROI（opencv 矩形）之间没有任何空格。一切正常，但有两个副作用：

  1. 斑点两侧的凸起。黑线是 ROI 的边界！ 凸出图片
  2. 从主 blob 中“切断”的 blob。这些实际上并没有被切断，但是上面一个blob下的ROI扩张（我认为从上面的ROI获取像素信息）成分开的blob。它应该是一个巨大的斑点。不应该在那里的 blob 图片

我已经尝试了所有改变 ROI 大小的方法，并在它们之间留下了一些空间，但缺点是 2 个单独的 ROI 之间的斑点没有扩大。

所以我的问题是：

  1. 究竟是什么导致了这些副作用？
  2. 我该怎么做才能让它们消失？

编辑

所以我找到了我的解决方案：当您调用 opencv dilate 函数时，需要确定是否可以将相同的 cv::Mat 用作目标图像。如果不是，您将使用原始图像和新图像的一部分。所以我所要做的就是包括一个目的地 cv::Mat。

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这并不能回答您的第一个问题（肯定会导致这些副作用的原因），但是要使它们消失，您可以执行以下一些变体，假设 ROI 参数是离散的而不是连续的（似乎是这种情况）。

您可以使用每个可能的内核大小来计算整个图像的膨胀。然后，在计算完所有这些二进制图像之后，您可以将它们组合在一起，从正确的图像中提取正确的样本以获得所需的输出图像。这绝对会浪费大量时间，但它应该在没有工件的情况下工作。

一旦你确认你已经得到了上面的结果（几乎可以保证质量尽可能好），你就可以开始尝试优化了。我要尝试的一件事是扩展每个 ROI 大小，以便按内核大小的大小计算膨胀。这可能会绕过可能由奇怪的边界条件引起的伪影。

这导致我首先猜测导致伪影的原因：每当您拍摄有限图像并运行卷积（或形态算子）时，您都需要选择对边缘像素做什么。通常，访问 (-4, -1) 处的像素是没有意义的，但是如果你的内核与它重叠，你就必须执行操作符。如果 OpenCV 正在为您的子区域进行边缘填充，它很容易为您提供您所看到的工件。

希望这可以帮助！

于 2013-03-08T23:13:45.993 回答