C++ OpenCV實戰(zhàn)之網孔檢測的實現
更新時間：2022年05月05日 15:46:47 作者：Zero___Chen
這篇文章主要介紹了如何利用C++和OpenCV實現網孔檢測，文中的示例代碼講解詳細，對我們學習OpenCV有一定幫助，感興趣的小伙伴可以了解一下
前言
前段時間，有位粉絲私信我，給我發(fā)了一張圖片，如下圖所示：
在這里貼出他的原話。
從他給的圖片分析，該圖存在遮擋，所以不能簡單的二值化，然后提取圖像輪廓去尋找結果。所以，我就想如何去掉這些遮擋物（即圖像修復）。從圖像可知，該遮擋物是黃色的線，所以，我就想可否使用hsv色彩空間提取出黃色，然后得到二值掩模圖像，最后對原圖進行修復。接下來，就一起看看是如何一步步實現的吧。
一、HSV通道轉換
通過hsv通道轉換，可以提取出圖像中的黃色分量。
//hsv顏色通道轉換，提取圖像中黃色線部分，生成掩膜圖像
Mat hsv;
cvtColor(src, hsv, COLOR_BGR2HSV);
Mat mask;
inRange(hsv, Scalar(10, 50, 255), Scalar(40, 255, 255), mask);
結果如圖所示：
二、圖像修復
關于圖像修復的相關知識可以參考我之前的博文。這里就不細說了。
我們拿到上面的mask掩模圖像，需要對其進行膨脹處理，使修復區(qū)域范圍擴大。
//將生成的掩膜mask膨脹一下，使掩膜區(qū)域放大
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(9, 9));
dilate(mask, mask, kernel);
接下來，需要對圖像進行修復。這里我提供兩種修復方法，一種是OpenCV提供的inpaint函數，一種是我自己寫的。
2.1 OpenCV函數實現
//使用OpenCV自帶的inpaint函數進行圖像修復，得到目標圖像
Mat inpaintImg;
inpaint(src, mask, inpaintImg, 1, INPAINT_NS);
效果如圖所示。
2.2 MyFunction
通過修改圖像像素達到圖像修復的效果。具體請看源碼注釋。
//自己寫的算法，修改圖像像素，完成圖像修復
Mat canvas = Mat::zeros(src.size(), src.type());
int r = 1;//像素查找范圍--表示在該像素點上下幾行像素進行查找
for (int i = r; i < src.rows- r; i++)
{
for (int j = 0; j < src.cols; j++)
{
if (mask.at<uchar>(i, j) != 255)
{
//對于非掩膜區(qū)域，直接將原像素進行像素賦值
for (int c = 0; c < 3; c++)
{
canvas.at<Vec3b>(i, j)[c] = src.at<Vec3b>(i, j)[c];
}
}
else
{
//找到距離該掩膜像素點最近的非掩膜區(qū)域像素進行賦值
Point res = find_Nearest_Point(mask, i, j, r);
for (int c = 0; c < 3; c++)
{
canvas.at<Vec3b>(i, j)[c] = src.at<Vec3b>(res.x, res.y)[c];
}
}
}
}
效果如何所示
三、輪廓提取
接下來我們只需要對修復之后的圖像進行輪廓提取就可以了。
//將修復之后的目標圖像進行圖像預處理，提取輪廓
Mat gray;
cvtColor(canvas, gray, COLOR_BGR2GRAY);
Mat gaussian;
GaussianBlur(gray, gaussian, Size(3, 3), 0);
Mat thresh;
threshold(gaussian, thresh, 30, 255, THRESH_BINARY_INV);
Mat kernel1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
morphologyEx(thresh, thresh, MORPH_OPEN, kernel);
//namedWindow("thresh", WINDOW_NORMAL);
//imshow("thresh", thresh);
//輪廓提取
vector<vector<Point>>contours;
findContours(thresh, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
//經過面積，外接矩形特征篩選出目標區(qū)域
vector<vector<Point>>EffectiveConts;
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
double area = contourArea(contours[i]);
if (area>100)
{
Rect rect = boundingRect(contours[i]);
if (double(rect.height) > 30 && double(rect.width) > 30)
{
EffectiveConts.push_back(contours[i]);
}
}
}
四、效果顯示
for (int i = 0; i < EffectiveConts.size(); i++)
{
//計算輪廓矩
Moments Mo = moments(EffectiveConts[i]);
//計算質心--即插孔坐標
Point center = Point(Mo.m10 / Mo.m00, Mo.m01 / Mo.m00);
//效果繪制
Rect rect = boundingRect(EffectiveConts[i]);
rectangle(src, rect, Scalar(0, 255, 0), 5);
circle(src, center, 3, Scalar(0, 0, 255), -1);
}
如圖為該案例最終效果。
五、源碼
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include<opencv2/photo.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
double EuDis(Point pt1, Point pt2)
{
return sqrt(pow(pt1.x - pt2.x, 2) + pow(pt1.y - pt2.y, 2));
}
Point find_Nearest_Point(Mat mask , int currentrow, int currentcol, int r)
{
double mindis = 100000.0;
Point res(0,0);
//查找該像素點上下r行像素，找到最接近該像素的非掩膜區(qū)域像素
for (int i = currentrow - r; i < currentrow + r; i++)
{
for (int j = 0; j < mask.cols; j++)
{
if (mask.at<uchar>(i, j) != 255)
{
//Point(currentrow, currentcol) 表示當前需要賦值的掩膜像素點
double dis = EuDis(Point(currentrow, currentcol), Point(i, j));
if (dis < mindis)
{
mindis = dis;
res = Point(i, j); //目標像素點
}
}
}
}
return res;
}
int main()
{
Mat src = imread("test.jpg");
if (src.empty())
{
cout << "No Image!" << endl;
system("pause");
return -1;
}
//hsv顏色通道轉換，提取圖像中黃色線部分，生成掩膜圖像
Mat hsv;
cvtColor(src, hsv, COLOR_BGR2HSV);
Mat mask;
inRange(hsv, Scalar(10, 50, 255), Scalar(40, 255, 255), mask);
//將生成的掩膜mask膨脹一下，使掩膜區(qū)域放大
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(9, 9));
dilate(mask, mask, kernel);
//使用OpenCV自帶的inpaint函數進行圖像修復，得到目標圖像
//Mat inpaintImg;
//inpaint(src, mask, inpaintImg, 1, INPAINT_NS);
//namedWindow("inpaintImg", WINDOW_NORMAL);
//imshow("inpaintImg", inpaintImg);
//自己寫的算法，修改圖像像素，完成圖像修復
Mat canvas = Mat::zeros(src.size(), src.type());
int r = 1;//像素查找范圍--表示在該像素點上下幾行像素進行查找
for (int i = r; i < src.rows- r; i++)
{
for (int j = 0; j < src.cols; j++)
{
if (mask.at<uchar>(i, j) != 255)
{
//對于非掩膜區(qū)域，直接將原像素進行像素賦值
for (int c = 0; c < 3; c++)
{
canvas.at<Vec3b>(i, j)[c] = src.at<Vec3b>(i, j)[c];
}
}
else
{
//找到距離該掩膜像素點最近的非掩膜區(qū)域像素進行賦值
Point res = find_Nearest_Point(mask, i, j, r);
for (int c = 0; c < 3; c++)
{
canvas.at<Vec3b>(i, j)[c] = src.at<Vec3b>(res.x, res.y)[c];
}
}
}
}
//namedWindow("canvas", WINDOW_NORMAL);
//imshow("canvas", canvas);
//將修復之后的目標圖像進行圖像預處理，提取輪廓
Mat gray;
cvtColor(canvas, gray, COLOR_BGR2GRAY);
Mat gaussian;
GaussianBlur(gray, gaussian, Size(3, 3), 0);
Mat thresh;
threshold(gaussian, thresh, 30, 255, THRESH_BINARY_INV);
Mat kernel1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
morphologyEx(thresh, thresh, MORPH_OPEN, kernel);
//namedWindow("thresh", WINDOW_NORMAL);
//imshow("thresh", thresh);
//輪廓提取
vector<vector<Point>>contours;
findContours(thresh, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
//經過面積，外接矩形特征篩選出目標區(qū)域
vector<vector<Point>>EffectiveConts;
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
double area = contourArea(contours[i]);
if (area>100)
{
Rect rect = boundingRect(contours[i]);
if (double(rect.height) > 30 && double(rect.width) > 30)
{
EffectiveConts.push_back(contours[i]);
}
}
}
for (int i = 0; i < EffectiveConts.size(); i++)
{
//計算輪廓矩
Moments Mo = moments(EffectiveConts[i]);
//計算質心--即插孔坐標
Point center = Point(Mo.m10 / Mo.m00, Mo.m01 / Mo.m00);
//效果繪制
Rect rect = boundingRect(EffectiveConts[i]);
rectangle(src, rect, Scalar(0, 255, 0), 5);
circle(src, center, 3, Scalar(0, 0, 255), -1);
}
namedWindow("src", WINDOW_NORMAL);
imshow("src", src);
waitKey(0);
system("pause");
return 0;
}
總結
本文使用OpenCV C++實現網孔檢測，主要操作有以下幾點。
1、hsv通道轉換，提取出黃色分量，得到掩模圖像。
2、利用掩模圖像對原圖進行圖像修復。
3、通過輪廓提取定位網孔位置。
以上就是C++ OpenCV實戰(zhàn)之網孔檢測的實現的詳細內容，更多關于C++ OpenCV網孔檢測的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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