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我正在使用 openCV 为 iOS 开发一个应用程序,它从监视器中拍照并提取曲线,但是当图像在阈值处理后有一些明亮区域时,我没有得到完整的曲线,而是一些黑色区域

原始图像

阈值处理后的图像

        original = [MAOpenCV cvMatGrayFromUIImage:_sourceImage];   
        cv::threshold(original, original, 70, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);

        findContours(original, contours, hierarchy,CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );

        cv::Mat skel(original.size(), CV_8UC1, cv::Scalar(0));

        int idx = 0;
        for(; idx >= 0; idx = hierarchy[idx][0])
        {
            if (contours[idx].size()>250 && idx>-1){
                cv::Scalar color( 255,255,255);
                drawContours(skel, contours, idx, color, CV_FILLED, 8, hierarchy);
            }
        }
        cv::threshold(skel, skel, 100, 255, CV_THRESH_BINARY_INV);
        cv::erode(skel,skel,cv::Mat(),cv::Point(-1,-1),2);

那么当图像有一些像示例这样的明亮区域时,我如何处理图像以提取曲线

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2 回答 2

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当您的背景照明不均匀时,您可能需要先应用白色礼帽(或此处用于 MatLab此处用于 OpenCV)。

这是我使用半径为 3 的磁盘类型的结构元素得到的结果。

然后,您选择的任何阈值方法都将起作用。

于 2016-06-27T07:20:11.760 回答
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使用 Otsu 的阈值处理还不够吗? Otsu 的阈值化结果

代码片段:

import cv2

image = cv2.imread('d:/so.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

threshold, thresholded = cv2.threshold(image, 0, 255, type=cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
print(threshold)

cv2.imshow('so', image);
cv2.imshow('thresholded', thresholded)
cv2.waitKey(0)
于 2016-06-27T07:46:38.857 回答