C++ Opencv imfill孔洞填充函數(shù)的實(shí)現(xiàn)思路與代碼
函數(shù)實(shí)現(xiàn)的中心思想
二值圖
此程序針對(duì)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(diǎn)分別保存下來(lái),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(duì)填洞功能的實(shí)現(xiàn),也就是0置為255過(guò)程,我們需要以四連通為基本點(diǎn)進(jìn)行尋找。
種子點(diǎn)的確定
尋找種子點(diǎn),其實(shí)就是尋找二值圖中像素值為0的點(diǎn),我們可以直接采取 遍歷 二值圖 中的像素,將第一個(gè)遇見(jiàn)的像素值為0的點(diǎn)確定為 第一個(gè)連通域的種子點(diǎn)。這時(shí)候,有一些朋友可能會(huì)疑惑,因?yàn)榘凑瘴业恼f(shuō)法,在遍歷 的過(guò)程中,遇見(jiàn)的第n個(gè)像素值為0的點(diǎn) 就是第n個(gè)連通域的種子點(diǎn),進(jìn)一步說(shuō),在整個(gè)遍歷過(guò)程中,遇見(jiàn)像素值為0的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù),就是連通域的個(gè)數(shù)。
是的!
當(dāng)然,如果要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),那我們就需要在各個(gè)連通域的尋找的過(guò)程中,將找到的點(diǎn)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?cè)俦闅v二值圖時(shí),已經(jīng)找到的連通域中的所有像素點(diǎn)的值均為255,當(dāng)再次找到像素值為0 的像素點(diǎn)時(shí),此像素點(diǎn)必是下一個(gè)待尋找的連通域的種子點(diǎn)
連通域的尋找過(guò)程
首先創(chuàng)建四連通的向量,vector<Point> upp;用來(lái)存儲(chǔ)上下前后四個(gè)點(diǎn),創(chuàng)建vector<vector<vector<Point>>> lenm;用來(lái)存儲(chǔ)所有的連通域,至于為什么要?jiǎng)?chuàng)建三維Point數(shù)組,大家可以先看看關(guān)于這個(gè)三維數(shù)組的注釋,(下面的公式就是,程序中也有相應(yīng)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(jué)大家應(yīng)該可以明白,再簡(jiǎn)要贅述一下,lenm.size()為連通域的個(gè)數(shù)。
如圖所示;函數(shù)為第i個(gè)連通域像素點(diǎn)個(gè)數(shù)的求和。

條件設(shè)定
在經(jīng)過(guò)以上的尋找過(guò)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(shí)就是周圍被像素值為255的點(diǎn)包圍起來(lái)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(guò)去的)。所以,我需要一個(gè)標(biāo)志位,當(dāng)這個(gè)連通域中的像素點(diǎn)接觸到邊界后,給這個(gè)連通域一個(gè)標(biāo)記。在下面的程序中,我用vector<vector<int>> Flag;來(lái)存儲(chǔ)標(biāo)記點(diǎn),其中Flag[i]表示第i個(gè)連通域的標(biāo)記點(diǎn)。在程序中,找到種子點(diǎn)后,首先將第i個(gè)連通域的Flag[i][0] = 1;,如果在此連通域中出現(xiàn)邊界點(diǎn),再Flag[i][0] = 0;(在程序中,此處貌似有一個(gè)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?yàn)榉弦蟮倪B通域,因此將lenm[i];中的所有像素點(diǎn)賦值255即可。
話不多說(shuō) 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(diǎn)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(gè)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(gè)連通域中 像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。
*/
vector<vector<Point>> numim;
vector<Point> ssinum;
vector<vector<int>> Flag;
vector<int> ce;
int nmss = 0;//連通域的個(gè)數(shù);
int nums = 0;//中間變量 用來(lái)存儲(chǔ) lenm.size();即 在程序運(yùn)行過(guò)程中 nums始終等于 lenm[i][j][k] 中的j 的 值的大小;
int s1 = 0;
//標(biāo)志位 ,每次區(qū)域生長(zhǎng)后 符合條件的像素個(gè)數(shù),當(dāng)?shù)趇個(gè)連通域,在經(jīng)過(guò)第j次生長(zhǎng)后,s1=lenm[i][j].size(),
//若s1==0,表示生長(zhǎng)結(jié)束,不再有符合條件的點(diǎn),第i連通域中的所有點(diǎn)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(wàn)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(cè)",erzhi);
Mat holef;
holef = imfill(erzhi);
imshow("填洞", holef);
waitKey(0);
return 0;
}
代碼框截圖

實(shí)例圖片

運(yùn)行結(jié)果

總結(jié)
此程序會(huì)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(jì)算每個(gè)連通域像素的個(gè)數(shù)即可,因?yàn)樗袛?shù)據(jù)都已經(jīng)存了下來(lái),所以計(jì)算會(huì)比較簡(jiǎn)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(qǐng)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!
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