C++ Opencv imfill孔洞填充函數(shù)的實現(xiàn)思路與代碼
函數(shù)實現(xiàn)的中心思想
二值圖
此程序針對于二值圖,尋找二值圖中 像素值為0的連通域,將所有連通域的像素點分別保存下來,將符合條件的連通域的像素值 置為255;
尋找連通域的關(guān)鍵
針對填洞功能的實現(xiàn),也就是0置為255過程,我們需要以四連通為基本點進行尋找。
種子點的確定
尋找種子點,其實就是尋找二值圖中像素值為0的點,我們可以直接采取 遍歷 二值圖 中的像素,將第一個遇見的像素值為0的點確定為 第一個連通域的種子點。這時候,有一些朋友可能會疑惑,因為按照我的說法,在遍歷 的過程中,遇見的第n個像素值為0的點 就是第n個連通域的種子點,進一步說,在整個遍歷過程中,遇見像素值為0的像素點的個數(shù),就是連通域的個數(shù)。
是的!
當然,如果要實現(xiàn)這一點,那我們就需要在各個連通域的尋找的過程中,將找到的點全部立即置為255,(此處不一定非得是255,只要不是0即可)這樣在尋找結(jié)束后,我們再遍歷二值圖時,已經(jīng)找到的連通域中的所有像素點的值均為255,當再次找到像素值為0 的像素點時,此像素點必是下一個待尋找的連通域的種子點
連通域的尋找過程
首先創(chuàng)建四連通的向量,vector<Point> upp;用來存儲上下前后四個點,創(chuàng)建vector<vector<vector<Point>>> lenm;用來存儲所有的連通域,至于為什么要創(chuàng)建三維Point數(shù)組,大家可以先看看關(guān)于這個三維數(shù)組的注釋,(下面的公式就是,程序中也有相應的注釋),了解清楚每一維代表的意義,再結(jié)合一下程序,我感覺大家應該可以明白,再簡要贅述一下,lenm.size()為連通域的個數(shù)。
如圖所示;函數(shù)為第i個連通域像素點個數(shù)的求和。

條件設定
在經(jīng)過以上的尋找過程后,得到的結(jié)果必然是全白的圖像,而我們只想要填充孔洞,所以我們需要去除不符合的連通域。所謂孔洞,其實就是周圍被像素值為255的點包圍起來的連通域,但是,有一些連通域,直接和圖像的邊界相連,而這并不是我們想要的, 至少不是我想要的,(如果大家有不同的需求,程序也是很容易改過去的)。所以,我需要一個標志位,當這個連通域中的像素點接觸到邊界后,給這個連通域一個標記。在下面的程序中,我用vector<vector<int>> Flag;來存儲標記點,其中Flag[i]表示第i個連通域的標記點。在程序中,找到種子點后,首先將第i個連通域的Flag[i][0] = 1;,如果在此連通域中出現(xiàn)邊界點,再Flag[i][0] = 0;(在程序中,此處貌似有一個小BUG,我就先不改了[😏])
最后賦值
在尋找到的所有連通域中,F(xiàn)lag[i][0] == 1; {其中 i 屬于 [0,F(xiàn)lag.size()) }的連通域為符合要求的連通域,因此將lenm[i];中的所有像素點賦值255即可。
話不多說 直接上函數(shù)代碼
輸入二值圖;
返回二值圖;
Mat imfill(Mat cop)
{
Mat fcop;
cop.copyTo(fcop);
vector<Point> upp;//定義四連通點集,有必要可以是八連通
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;//三維point向量 lenm.size()是連通域的個數(shù)
/*
int impixel_sum = 0;
for (int j = 0,j<lenm[i].size();j++)
{
impixel_sum+= lenm[i][j].size();
}
//這段循環(huán) 表示第i個連通域中 像素點的個數(shù)。
*/
vector<vector<Point>> numim;
vector<Point> ssinum;
vector<vector<int>> Flag;
vector<int> ce;
int nmss = 0;//連通域的個數(shù);
int nums = 0;//中間變量 用來存儲 lenm.size();即 在程序運行過程中 nums始終等于 lenm[i][j][k] 中的j 的 值的大小;
int s1 = 0;
//標志位 ,每次區(qū)域生長后 符合條件的像素個數(shù),當?shù)趇個連通域,在經(jīng)過第j次生長后,s1=lenm[i][j].size(),
//若s1==0,表示生長結(jié)束,不再有符合條件的點,第i連通域中的所有點都已經(jīng)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;
}
主函數(shù)代碼
#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("萬丈高樓第一步",src);
Mat dst, gray, erzhi;
blur(src, dst, Size(3, 3), Point(-1, -1));
//imshow("均值濾波",dst);
cvtColor(dst, gray, COLOR_BGR2GRAY);
//imshow("灰度圖",gray);
Canny(gray, erzhi, 100, 200, 3, false);
//imshow("邊緣檢測",erzhi);
Mat holef;
holef = imfill(erzhi);
imshow("填洞", holef);
waitKey(0);
return 0;
}
代碼框截圖

實例圖片

運行結(jié)果

總結(jié)
此程序會填充所有的孔洞,如果想只填充指定閾值范圍內(nèi)的孔洞,需要再多計算每個連通域像素的個數(shù)即可,因為所有數(shù)據(jù)都已經(jīng)存了下來,所以計算會比較簡單。
到此這篇關(guān)于C++ Opencv imfill孔洞填充函數(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)C++ Opencv imfill孔洞填充函數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
深入分析C語言分解質(zhì)因數(shù)的實現(xiàn)方法
這篇文章主要介紹了深入分析C語言分解質(zhì)因數(shù)的實現(xiàn)方法,作者結(jié)合了ACM題目作為相關(guān)拓展,需要的朋友可以參考下2015-08-08

