Novi4ok

February 4, 2013

скорее cvThreshold -> cv::Threshold должно стать ,если речь о cv::Mat

Спасибо заработало. Подскажите где можно новый референс мануал взять? С описанием функций cv:: ?

February 4, 2013

Подскажите, пожалуйста, что не так?


    image = imread("test.png", 1);

    image.create(image.size(), image.type());

    cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);

    cvThreshold(gray, gray, 100,255, CV_THRESH_BINARY);

Выдает ошибку error C2664: cvThreshold: невозможно преобразовать параметр 1 из 'cv::Mat' в 'const CvArr *'

До этого работал с IPLimage и cvMat не использовал. Теперь все функции предобработки ругаются на невозможность преобразования. Может конвертировать нужно.

Подскажите где почитать за это дело можно?

October 27, 2012

Товарищи форумчане, я OpenCV еще новичок, подскажите, пожалуйста, как решить мою проблему:

Имеется изображение содержащее клетки (в прикрепленном файле)

На нем нужно выровнять автоматически контраст.

Затем произвести поиск объектов и каждый найденный объект сохранить в отдельный файл jpg.

Как это сделать? Если можно с кодом. Почитал туториал вроде бы понял что нужно ROI использовать, это вроде понятно, а как в файл объект сохранить не понял

March 31, 2012

Спасибо большое! Буду разбираться.

March 30, 2012

Добрый день!

Научный руководитель поставил задачу: создать программу распознающую разнообразные геометрические фигуры (примеры в прикрепленных файлах).

Причем нужно получить максимум параметров (не менее 10-15), чтобы легче было отделить классы друг от друга на этапе обучения нейронной сетки.

Моменты и инварианты Ху которые рассматривались на форуме - это всего лишь 1 параметр (длина контура), а на одном параметре классификатор не обучишь.

Подскажите, пожалуйста, какими алгоритмами можно расширить количество параметров?

У есть ли у кого-нибудь листинг нейронной сети? Если есть выложите пожалуйста, а то мне на все про все 2 недели дали!

January 18, 2012

Добрый день!

Товарищи форумчане, если кто-нибудь сталкивался с проектами в которых решаются любые медицинские задачи :nurse: , например анализ медицинских изображений с клетками крови, сосудов глаза, областей головного мозга и т.д.

Cкиньте, пожалуйста, ссылки в эту ветку если видели что-то подобное, буду очень благодарен.

P.S: ОпенСурс проекты для анализа и классификации клеток крови по группам для меня были бы предпочтительнее.

August 26, 2011

Товарищи форумчане!

Кто разбирается в моментах, объясните, плиз, в функции cvMatchShapes( Templ, result,CV_CONTOURS_MATCH_I1),

где последний параметр функции,то есть метод сравнения, может принимать 3 значения:

CV_CONTOURS_MATCH_I1

CV_CONTOURS_MATCH_I2

CV_CONTOURS_MATCH_I3

Поясните, пожалуйста, откуда взялись эти формулы?

Из какого уравнения выведены, по какому принципу идет сравнение?

На одном и том же тестовом изображении поочередно применяю разные методы сравнения и, о чудо, значения моментов сильно изменяются. Зачем так много вариантов сравнения контуров?

August 21, 2011

Все правильно. Посмотрите на цифры, у квадратов они очень близкие по значению. У кругов будут очень близко к нулю (к нулевому контуру). Фигуры симметричные. К тому же, квадрат - это грубое приближение круга , поэтому значения достаточно близкие. А порог когда контур рисуется красным я устанавливал эмпирически (от балды).
Если взять фигуры посложнее (вытянутые, или составные, или человечеки см. http://www.compvision.ru/forum/index.php?showtopic=6 ) значения будут различаться сильнее.

Угу, понятно. А вот я решил просчитать инварианты Ху вот таким образом cvGetHuMoments(&moments,&hu_moments).

Подскажите, как сравнить с помощью cvMatchShapes два объекта по их 7 инвариантам?

Я так понял это будет точнее сравнение, чем через моменты.

August 20, 2011

Запустил проект, который на первой странице этой ветки, и не понял:

"написано, что с помощью моментов в этом проекте можно однозначно отличить контур в виде круга от контура в виде квадрата и т.д."

а результат получается с точностью да наоборот (в прикрепленном файле).

Может сравнение идет по площадям или по длине точек контура?

Проект интересный, хотелось бы разобраться :mellow: .

August 16, 2011

п.с. у вас окружности пересекаются? если да то тогда через моменты-контуры нельзя будет сделать.
хаф будет скорее всего не точен.
chamfer matching поможет найти положение объекта, но сравнивать объекты между собой надо будет каким то другом методом.

Окружности даже чуть-чуть соприкасаются и уже считаются одним контуром. Может все таки как-то можно с помощью Хафа их разделять на отдельные окружности/контуры?

Прикрепил картинки до и после работы программы.

Исходник.bmp

Результат.bmp

August 14, 2011

Если внимательно почитать про моменты Ху, то там говорится, что эти моменты не чуствительны к масштабу и повороту.
Из этого следует, что моменты Ху для окружности можно посчитать только один раз. И сравнивать дальше с ними.

Что касается Хафа, то он не чувствителен к разрывам контура, диапазон значений радиусов, да, лучше знать. Но можно контуры отсеивать по значению периметра.
Выделение эталона мышкой тоже не сложно сделать. Щелкаем мышью, запоминаем точку и находим окружность с центром наиболее близким к этой точке.
Или выделить окошком ROI найти там самую большую окружность, это и будет эталон. Затем сбросить ROI и проводить сравнение дальше.

Спасибо, попробую.

И еще один очень важный для меня вопрос: Допустим нашлись все контуры на изображении. Каким образом можно сделать так, чтобы в отдельном окне появлялась нарезка (галерея) найденных контуров/объектов?

То есть, обведенный контуром объект копировался без фона и вырисовывался в отдельном окне, и каждый следующий объект копировался и вырисовывался в это же окно следом за предыдущим?

August 13, 2011

задать эталонную окружность математически и сравнивать все окружности с ней.

можно искать окружности через преобразование хафа.

Насчет Хафа это интересно, конечно, но при этом нужно знать минимальный радиус и максимальный, а если наугад диапазон ставить, то он вообще все окружности выделит и тогда не понятно будет какая из окружностей эталон.

К тому же Хаф обычно используется после какого-либо детектора границ типа Кенни, а он разрывы в контуре дает и двойные контуры в придачу, что в свою очередь добавляет проблем.

August 12, 2011

Поставлена интересная задача:

У меня на изображении около 50 окружностей (несколько идеальных окружностей и множество окружностей с искаженной формой-обкусанные, сжатые).

Сначала мне нужно обозначить идеальную окружность (эталон), чтобы все остальные сравнивались с ним впоследствии.

Скажите возможно ли щелчком мыши по изображению в области эталона как-то тем самым обозначить этот эталон, чтобы при вычислении моментов он имел значение равное нулю, а все остальные объекты на изображении с ним сравнивались?

Либо есть способ легче?

June 16, 2011

Текст ошибок-то имеется ?

Осталось немного ошибок, вот текст:

1>------ Построение начато: проект: CircleDetection, Конфигурация: Debug Win32 ------

1>Компиляция...

1>CircleDetection.cpp

1>d:\visual c++ projects\circledetection.cpp(24) : warning C4305: инициализация: усечение из 'double' к 'float'

1>d:\visual c++ projects\circledetection.cpp(92) : warning C4244: инициализация: преобразование 'double' в 'float', возможна потеря данных

1>d:\visual c++ projects\circledetection.cpp(93) : warning C4244: инициализация: преобразование 'double' в 'float', возможна потеря данных

1>d:\visual c++ projects\circledetection.cpp(130) : warning C4244: аргумент: преобразование 'float' в 'int', возможна потеря данных

1>d:\visual c++ projects\circledetection.cpp(132) : warning C4244: аргумент: преобразование 'float' в 'int', возможна потеря данных

1>d:\visual c++ projects\circledetection.cpp(145) : warning C4244: =: преобразование 'double' в 'float', возможна потеря данных

1>d:\visual c++ projects\circledetection.cpp(166) : fatal error C1075: конец файла обнаружен ранее, чем левая фигурная скобка '{' в "d:\visual c++ projects\circledetection.cpp(42)"

1>Журнал построения был сохранен в "file://d:\Visual C++ Projects\Debug\BuildLog.htm"

1>CircleDetection - ошибок 1, предупреждений 8

Было 34 ошибки, все поисправлял, осталась одна. Просто у меня сложности с переводом с БИЛДЕРА на СТУДИЮ, т.к. с БИЛДЕРОМ не работал никогда.

Со скобками явно запутался, а распутаться не могу.

June 15, 2011

Здравствуйте!

Меня очень заинтересовал этот алгоритм с 1-й страницы этой темы.

Скопировал листинг с сообщения от Alex_grem, запустил проект, а не тут-то было (выдает пару ошибок).

Дело в том, что я новичок в OpenCV и хоть прибей не понимаю что именно тут не правильно.

Товарищи форумчане, посмотрите пожалуйста что не так.

Мне главное чтобы проект запустился, а дальше я сам разберусь.

Вот код который я пытался запустить на примере одного изображения, без захвата с камеры:


#include "stdafx.h"

#include <cv.h>

#include <highgui.h>


int main(int argc, char* argv[])

{

   	int Val=100,Val1=100; // Значение переменной (для разных нужд)

        float edge_thresh=100;

	#define WIDTHBYTES(bits) ((((bits) + 31) / 32) * 4)

	CvFont font; // Описатель шрифта

	cvInitFont(&font, CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,0.5,0,1,8);	// Инициализация шрифта (теперь можем вывести какой-нибудь текст)



	IplImage* frame = cvLoadImage("123.jpg", 0);	//исходное изображение

        IplImage* frame_copy = cvCloneImage(frame);			

        IplImage* gray = cvCloneImage(frame);		


	frame_copy = cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height),IPL_DEPTH_8U, frame->nChannels );

	gray = cvCreateImage(cvSize(frame->width,frame->height), IPL_DEPTH_8U, 1);



//////////////////////////////////////////////Основная функция///////////////////////////////////////////////////////////////

float pi=3.1415;

float XC[1000]={0};

float YC[1000]={0};

float S[1000]={0};

double mt=0;

int ID=0;

int NumCont=0;

int NumCont1=0;

CvMemStorage* storage = 0;

CvSeq* contours;

CvSeq* Templ;

CvSeq* result;

storage = cvCreateMemStorage(0);

CvSeq* polygons = cvCreateSeq( 0, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint), storage );

CvMoments moments;

CvHuMoments hu_moments;

while(1)

{

cvCvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY);      // Получаем серый цвет


cvThreshold( gray, gray, 150,255,CV_THRESH_BINARY);


// Необходимо удалить белый бордюр

cvRectangle(gray, cvPoint(0,0), cvPoint(gray->width-1,gray->height-1),CV_RGB(0,0,0));

// Утолщаем контуры

cvDilate( gray, gray, 0, 1 );

// Нах. границы

cvCanny( gray, gray, 50, Val1, 5 );

// Нах. контуры

cvFindContours( gray, storage,&contours,sizeof(CvContour),CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,cvPoint(0,0));

//--------------

if(contours!=0)

{

NumCont=contours->total;  // количество найденных контуров

}


int NC=0;

for(;contours!=0;contours = contours->h_next)

{

// Аппр. контуров полигонами

result = cvApproxPoly( contours, sizeof(CvContour), storage,CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(contours)*0.001, 0 );

// Площадь полигона

double area=fabs(cvContourArea(result,CV_WHOLE_SEQ));

// Объявление читалки точек

CvSeqReader reader;

// Инициализация читалки точек

cvStartReadSeq( result, &reader, 0 );

// Две точки

CvPoint pt[2];

if(area>500)

  {

// Вычисляем моменты

cvMoments( result, &moments);

[color="#FF0000"]cvGetHuMoments(&moments,&hu_moments);


char m = cvWaitKey(33);

        if( m == 109) 

			{

printf("Hu1 = ", hu_moments.hu1,"\n");                

printf("Hu2 = ", hu_moments.hu2,"\n");                

printf("Hu3 = ", hu_moments.hu3,"\n");                

printf("Hu4 = ", hu_moments.hu4,"\n");                

printf("Hu5 = ", hu_moments.hu5,"\n");                

printf("Hu6 = ", hu_moments.hu6,"\n");                

printf("Hu7 = ", hu_moments.hu7,"\n");                


// Центр тяжести

float xc=(moments.m10/moments.m00);

float yc=(moments.m01/moments.m00);


// Обрубаем клонов

bool ok=1;

for (int o=0;o<NC;o++)

{

if( ((xc-XC[o])*(xc-XC[o])+(yc-YC[o])*(yc-YC[o]))<10 && fabs((area-S[o])/(area+S[o]))<0.3){ok=0;}

}

//

   if(ok){


// Запоминаем шаблон

if(NumCont1==0)

{Templ=cvCloneSeq(result);}

// Сравниваем с найденными контурами

mt=cvMatchShapes( Templ, result,CV_CONTOURS_MATCH_I3);


NumCont1++;

double M00=moments.m00;

double M20=moments.m20;

double M02=moments.m02;

double M11=moments.m11;


double A=(M20/M00)-xc*xc;

double B=2*((M11/M00)-xc*yc);

double C=(M02/M00)-yc*yc;


double LL=sqrt( ( (A+C)+sqrt(B*B+(A-C)*(A-C)) )/2)*2;

double LW=sqrt( ( (A+C)-sqrt(B*B+(A-C)*(A-C)) )/2)*2;


// Для вычисления угла нужны центральные моменты инерции

M20=moments.mu20;

M02=moments.mu02;

M11=moments.mu11;


double theta=(atan2(2*M11,(M02-M20))/2)*(180/pi);

// Отмечаем центр

cvCircle( frame, cvPoint(xc,yc), 3, CV_RGB(0,255,255), -1, 8, 0 );

//string str1 = str(format("%lf") % mt);

_fcvt_s(NumChar, 10, mt, 2, &Decimal, &Sign);

cvPutText( frame,NumChar, cvPoint(xc,yc),&font, CV_RGB(255,255,0));


// Достаем точки из хранилища точек и рисуем линии

for (int i=0;i<result->total-1;i++)

{

CV_READ_SEQ_ELEM( pt[0], reader );

CV_READ_SEQ_ELEM( pt[1], reader );

if(mt>0.5){cvLine(frame,pt[0],pt[1],CV_RGB(255,0,0));}

else{cvLine(frame,pt[0],pt[1],CV_RGB(0,255,0));}

}

          }

XC[NC]=xc;

YC[NC]=yc;

S[NC]=area;

NC++;

 } // if

} // for

cvPutText( frame,"NCont1=", cvPoint(20,20),&font, CV_RGB(255,255,0));

//--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------//



cvShowImage("original",frame);		//отображаем исходное изобр.


      while(1)

        {

         if (cvWaitKey(33) > 0) break;

        }


        cvReleaseImage(&frame);

        cvReleaseImage(&frame_copy);

        cvReleaseImage(&gray);

        cvDestroyAllWindows();

        return 0;

}

Войти

Novi4ok

Количество публикаций

Зарегистрирован

Посещение

Тип публикации

Профили

Форум

Сообщения, опубликованные пользователем Novi4ok

Mat управление памятью

Mat управление памятью

Создание массива изображений из одного

Алгоритмы получения параметров

Алгоритмы получения параметров

OpenCV в медицине

Работа с контурами

Работа с контурами

Работа с контурами

Работа с контурами

Работа с контурами

Работа с контурами

Работа с контурами

Работа с контурами

Работа с контурами

Навигация

Последняя активность