OpenCV / C ++ kết nối các đường viền gần đó dựa trên khoảng cách giữa chúng

Tôi phải kết nối các đường viền gần đó trong một hình ảnh dựa trên khoảng cách giữa chúng để xác định xem các đường viền có được kết nối hay không.

Bây giờ đã có một câu hỏi về cùng một vấn đề ở đây /programming/8973017/opencv-c-obj-c-connect-gầnby-contours nhưng ở đây anh ta hợp nhất tất cả các đường viền thành một. Điều này tôi không muốn. Tôi không nghĩ rằng có một số chức năng trong opencv cho điều này nhưng bạn có thể đề xuất một thuật toán cho điều đó. Ứng dụng của tôi đi như thế này:

Tôi đang phát hiện bàn tay, vì vậy tôi đã sử dụng thuật toán phát hiện da để xác định chúng nhưng vì da tôi không trắng và có thể do điều kiện làm sáng đôi khi đường viền bị vỡ ở khuỷu tay. Vì vậy, tôi muốn các đường viền gần đó được kết nối nhưng không phải tất cả chúng (bởi vì cả hai tay của tôi sẽ ở đó theo đường viền.) (Bằng tay tôi có nghĩa là từ vai đến lòng bàn tay.)

Ngoài ra, tôi nghĩ rằng bằng cách sử dụng một số phát hiện cạnh, tôi sẽ có được ranh giới tay và phát hiện nếu một số bản vá bên trong ranh giới này được phát hiện là da thì toàn bộ khu vực trong ranh giới này sẽ được phát hiện là da nhưng tôi không chắc làm thế nào để làm điều này phần.

Bất kỳ trợ giúp sẽ được đánh giá cao. Cảm ơn trước

Hình ảnh mẫu:

Trong hình ảnh này, tôi muốn kết nối các điểm (8 kết nối) có khoảng cách dưới 40 pixel để tôi có được bàn tay trái của mình dưới dạng một đường viền

Mục đích của tôi là chỉ lấy đường viền tay (tôi không quan tâm đến bất kỳ khu vực nào khác)

Nếu bạn không lo lắng về tốc độ hoặc đường viền chính xác của bàn tay, dưới đây là một giải pháp đơn giản.

Phương pháp như sau: Bạn lấy từng đường viền và tìm khoảng cách đến các đường viền khác. Nếu khoảng cách nhỏ hơn 50, chúng ở gần và bạn đặt chúng lại với nhau. Nếu không, chúng được đặt như khác nhau.

Vì vậy, kiểm tra khoảng cách đến từng đường viền là một quá trình tốn thời gian. Mất vài giây. Vì vậy, không có cách nào bạn có thể làm điều đó thời gian thực.

Ngoài ra, để tham gia các đường viền, tôi đặt chúng vào một bộ duy nhất và vẽ một thân tàu lồi cho bộ đó. Vì vậy, kết quả bạn nhận được thực sự là một tay lồi, không phải tay thật.

Dưới đây là đoạn mã của tôi trong OpenCV-Python. Tôi chưa đi để tối ưu hóa, chỉ muốn nó hoạt động, thế thôi. Nếu nó giải quyết vấn đề của bạn, hãy tối ưu hóa.

import cv2
import numpy as np

def find_if_close(cnt1,cnt2):
    row1,row2 = cnt1.shape[0],cnt2.shape[0]
    for i in xrange(row1):
        for j in xrange(row2):
            dist = np.linalg.norm(cnt1[i]-cnt2[j])
            if abs(dist) < 50 :
                return True
            elif i==row1-1 and j==row2-1:
                return False

img = cv2.imread('dspcnt.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,0)
contours,hier = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,2)

LENGTH = len(contours)
status = np.zeros((LENGTH,1))

for i,cnt1 in enumerate(contours):
    x = i    
    if i != LENGTH-1:
        for j,cnt2 in enumerate(contours[i+1:]):
            x = x+1
            dist = find_if_close(cnt1,cnt2)
            if dist == True:
                val = min(status[i],status[x])
                status[x] = status[i] = val
            else:
                if status[x]==status[i]:
                    status[x] = i+1

unified = []
maximum = int(status.max())+1
for i in xrange(maximum):
    pos = np.where(status==i)[0]
    if pos.size != 0:
        cont = np.vstack(contours[i] for i in pos)
        hull = cv2.convexHull(cont)
        unified.append(hull)

cv2.drawContours(img,unified,-1,(0,255,0),2)
cv2.drawContours(thresh,unified,-1,255,-1)

Dưới đây là kết quả tôi nhận được:

Để khắc phục sự cố kết nối, bạn có thể thử thao tác chặt chẽ:

cv::Mat structuringElement = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE, cv::Size(40, 40));
cv::morphologyEx( inputImage, outputImage, cv::MORPH_CLOSE, structuringElement );

Tôi nghi ngờ rằng điều này sẽ tạo ra kết quả mà bạn muốn, nhưng bạn có thể thử nó.

Có vẻ như bạn đang "giám sát" hình ảnh của mình. Hoạt động hình thái, như bjnoernz đã đề xuất, sẽ giúp đỡ. Cụ thể, một cách tiếp cận đầu nguồn sẽ tiến gần hơn đến những gì bạn muốn thay vì chỉ kiểm tra khoảng cách (như trong ví dụ về python ở trên). Xem http://cmm.ensmp.fr/~beucher/wtshed.html .