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函数实现的中心思想
二值图
此程序针对于二值图,寻找二值图中 像素值为0的连通域,将所有连通域的像素点分别保存下来,将符合条件的连通域的像素值 置为255;
寻找连通域的关键
针对填洞功能的实现,也就是0置为255过程,我们需要以四连通为基本点进行寻找。
种子点的确定
寻找种子点,其实就是寻找二值图中像素值为0的点,我们可以直接采取 遍历 二值图 中的像素,将第一个遇见的像素值为0的点确定为 第一个连通域的种子点。这时候,有一些朋友可能会疑惑,因为按照我的说法,在遍历 的过程中,遇见的第n个像素值为0的点 就是第n个连通域的种子点,进一步说,在整个遍历过程中,遇见像素值为0的像素点的个数,就是连通域的个数。
是的!
当然,如果要实现这一点,那我们就需要在各个连通域的寻找的过程中,将找到的点全部立即置为255,(此处不一定非得是255,只要不是0即可)这样在寻找结束后,我们再遍历二值图时,已经找到的连通域中的所有像素点的值均为255,当再次找到像素值为0 的像素点时,此像素点必是下一个待寻找的连通域的种子点
连通域的寻找过程
首先创建四连通的向量,vector<point> upp;用来存储上下前后四个点,创建vector<vector<vector<point>>> lenm;用来存储所有的连通域,至于为什么要创建三维point数组,大家可以先看看关于这个三维数组的注释,(下面的公式就是,程序中也有相应的注释),了解清楚每一维代表的意义,再结合一下程序,我感觉大家应该可以明白,再简要赘述一下,lenm.size()为连通域的个数。
如图所示;函数为第i个连通域像素点个数的求和。
条件设定
在经过以上的寻找过程后,得到的结果必然是全白的图像,而我们只想要填充孔洞,所以我们需要去除不符合的连通域。所谓孔洞,其实就是周围被像素值为255的点包围起来的连通域,但是,有一些连通域,直接和图像的边界相连,而这并不是我们想要的, 至少不是我想要的,(如果大家有不同的需求,程序也是很容易改过去的)。所以,我需要一个标志位,当这个连通域中的像素点接触到边界后,给这个连通域一个标记。在下面的程序中,我用vector<vector<int>> flag;来存储标记点,其中flag[i]表示第i个连通域的标记点。在程序中,找到种子点后,首先将第i个连通域的flag[i][0] = 1;,如果在此连通域中出现边界点,再flag[i][0] = 0;(在程序中,此处貌似有一个小bug,我就先不改了[😏])
最后赋值
在寻找到的所有连通域中,flag[i][0] == 1; {其中 i 属于 [0,flag.size()) }的连通域为符合要求的连通域,因此将lenm[i];中的所有像素点赋值255即可。
话不多说 直接上函数代码
输入二值图;
返回二值图;
mat imfill(mat cop) { mat fcop; cop.copyto(fcop); vector<point> upp;//定义四连通点集,有必要可以是八连通 upp.push_back(point(-1, 0)); upp.push_back(point(0, -1)); upp.push_back(point(0, 1)); upp.push_back(point(1, 0)); //upp.push_back(point(1, 1)); //upp.push_back(point(-1,-1)); //upp.push_back(point(-1, 1)); //upp.push_back(point(1, -1)); vector<vector<vector<point>>> lenm;//三维point向量 lenm.size()是连通域的个数 /* int impixel_sum = 0; for (int j = 0,j<lenm[i].size();j++) { impixel_sum+= lenm[i][j].size(); } //这段循环 表示第i个连通域中 像素点的个数。 */ vector<vector<point>> numim; vector<point> ssinum; vector<vector<int>> flag; vector<int> ce; int nmss = 0;//连通域的个数; int nums = 0;//中间变量 用来存储 lenm.size();即 在程序运行过程中 nums始终等于 lenm[i][j][k] 中的j 的 值的大小; int s1 = 0; //标志位 ,每次区域生长后 符合条件的像素个数,当第i个连通域,在经过第j次生长后,s1=lenm[i][j].size(), //若s1==0,表示生长结束,不再有符合条件的点,第i连通域中的所有点都已经找到。 for (int row = 0; row < fcop.rows; row++) { for (int col = 0; col < fcop.cols; col++) { if (fcop.at<uchar>(row, col) == 0) { ce.push_back(1); flag.push_back(ce); //vector<vector<point>> numim; //vector<point> ssinum; ssinum.push_back(point(col, row)); numim.push_back(ssinum); fcop.at<uchar>(row, col) = 255; ssinum.clear(); s1 = 1; while (s1 > 0) { //ce.push_back(1); //flag.push_back(ce); //vector<point> ssinum; for (int i = 0; i < numim[nums].size(); i++) { for (int j = 0; j < upp.size(); j++) { int x = numim[nums][i].x + upp[j].x; int y = numim[nums][i].y + upp[j].y; if (x >= 0 && y >= 0 && x < fcop.cols && y < fcop.rows) { if (fcop.at<uchar>(y, x) == 0) { ssinum.push_back(point(x, y)); fcop.at<uchar>(y, x) = 255; } } if (x == 0 || y == 0 || x == fcop.cols - 1 || y == fcop.rows - 1) { flag[nmss][0] = 0; } } } //flag.push_back(ce); numim.push_back(ssinum); s1 = ssinum.size(); nums++; ssinum.clear(); /*ce.clear();*/ } nums = 0; lenm.push_back(numim); numim.clear(); nmss++; ce.clear(); } } } //imshow("1",fcop); mat ffcop; cop.copyto(ffcop); //ffcop = mat::zeros(cop.size(),cop.type()); for (int i = 0; i < flag.size(); i++) { if (flag[i][0] == 1) { for (int j = 0; j < lenm[i].size(); j++) { for (int k = 0; k < lenm[i][j].size(); k++) { int x = lenm[i][j][k].x; int y = lenm[i][j][k].y; ffcop.at<char>(y, x) = 255; } } } } return ffcop; }
主函数代码
#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include"imfill.h" using namespace std; using namespace cv; mat src; vector<vector<point>> lunk; vector<vec4i> level; //rng rn; int main() { src = imread("5.jpg"); //imshow("万丈高楼第一步",src); mat dst, gray, erzhi; blur(src, dst, size(3, 3), point(-1, -1)); //imshow("均值滤波",dst); cvtcolor(dst, gray, color_bgr2gray); //imshow("灰度图",gray); canny(gray, erzhi, 100, 200, 3, false); //imshow("边缘检测",erzhi); mat holef; holef = imfill(erzhi); imshow("填洞", holef); waitkey(0); return 0; }
代码框截图
实例图片
运行结果
总结
此程序会填充所有的孔洞,如果想只填充指定阈值范围内的孔洞,需要再多计算每个连通域像素的个数即可,因为所有数据都已经存了下来,所以计算会比较简单。
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