Нахождения контура на границе объекта и тени

[Lexm 0]

Добрый день,

 

Подскажите, пожалуйста, есть ли какой-нибудь способ однозначно определить контур следующего объекта:

 

 

Для обработки этого объекта выполняются следующие опреации:

 

blur();

cvtColor();

threshold();

dilate();

canny();

findContours();

 

Результаты:

 

Канни

 

Контуры

 

Видно, что контур не определяется как единое целое. Как быть в этой ситуации?

[Nuzhny 243]

В общем виде как-то сложно дать ответ. В твоём конкретном случае как на картинке можно сделать несколько раз дилатацию до момента соединения всех кусков в одно целое, а дальше произвести скелетизацию результата. Устроит тебя такой контур?

[Lexm 0]

случае как на картинке можно сделать несколько раз дилатацию до момента соединения всех кусков в одно целое, а дальше произвести скелетизацию результата.

 

Попробую, но мне нужен контур, максимально приближенный к исходному изображению. Дилатация несколько раз, думаю, исказит контур.

[Nuzhny 243]

Ммм... Я бы, пожалуй, применил алгоритм A-star для поиска кратчайшего расстояния от крайних точек. Весами пусть служит результат Канни.

Но это как-то по воде писано. Для конкретно этого примера сработает, конечно.

[Lexm 0]

К сожалению, морфологические преобразования не помогли, края объекта, граничащие с тенью, искажаются. Не подскажите, можно восстановить весь объект по какой-либо характерной его части, если заранее известна форма объекта и его размеры?

[Nuzhny 243]

А можно увидеть желаемый итоговый вид контура для данного экземпляра? Можно просто нарисовать от руки в графическом редакторе поверх исходного изображения. На первый взгляд - это отрезок, который довольно просто получить тем же МНК по результатам Канни.

[Lexm 0]

Цель - найти с достаточно высокой точностью данный объект на любом фоне.

 

 

Соответственно, нужен контур данного объекта. В данном случае проблема с тенями в левом нижнем углу.

[Lexm 0]

С помощью метода получается

 

 

Видно, что для границы объекта с тенью отрезки уезжают в сторону.

[Nuzhny 243]

1. Ну, если искать контур не целиком как контур, а только грани, то проблема решается поиском прямых (тем же Хафом, например). После эти прямые объединить в фигуру.

2. Я бы попробовал использовать chamferMatching для поиска.

[Lexm 0]

1. Ну, если искать контур не целиком как контур, а только грани, то проблема решается поиском прямых (тем же Хафом, например). После эти прямые объединить в фигуру.

2. Я бы попробовал использовать chamferMatching для поиска.

Не нашел chamerMatching() в OpenCV 3.0. Походу, её выкинули или заменили чем-то. Не в курсе, какая ф-ция наиболее близка по смыслу?

[Nuzhny 243]

Мда, плохие новости.
Выкинули не саму функцию, а весь модуль contrib, в состав которого она входила. Этот модуль теперь не поставляется в составе OpenCV, а в виде отдельного репозитория, который с одной стороны гораздо больше исходного, а с другой - не содержит некоторых функций, в том числе и chamerMatching.

Советую протестировать работу функции в прошлой версии OpenCV. Если подойдёт по качеству работы, то просто взять её исходники в свой проект.

[Lexm 0]

Мда, плохие новости.

Выкинули не саму функцию, а весь модуль contrib, в состав которого она входила. Этот модуль теперь не поставляется в составе OpenCV, а в виде отдельного репозитория, который с одной стороны гораздо больше исходного, а с другой - не содержит некоторых функций, в том числе и chamerMatching.

Советую протестировать работу функции в прошлой версии OpenCV. Если подойдёт по качеству работы, то просто взять её исходники в свой проект.

Проверил, chamerMatching справляется. Спасибо за помощь!

[Smorodov 579]

Посмотрите еще пример generalized_hough.cpp из папки samples/gpu думаю это может работать даже получше chamferMatching, правда не тестил (чисто теоретически ).

[Lexm 0]

Проверил, chamerMatching справляется. Спасибо за помощь!

Просветите, плиз, chamerMatching только одну фигуру находит из нескольких одинаковых? Ерунда какая-то: есть две одинаковые фигуры разного цвета, после Канни есть два контура, так постоянно определяется последний по координате х, хотя его качество хуже, чем у первого.

[Lexm 0]

Посмотрите еще пример generalized_hough.cpp из папки samples/gpu думаю это может работать даже получше chamferMatching, правда не тестил (чисто теоретически ).

Сейчас с chamerMatching разбираюсь, после проверю обязательно, спасибо за совет.

[Nuzhny 243]

Должно быть всё нормально:

    CV_EXPORTS_W int chamerMatching( Mat& img, Mat& templ,
                                  CV_OUT vector<vector<Point> >& results, CV_OUT vector<float>& cost,
                                  double templScale=1, int maxMatches = 20,
                                  double minMatchDistance = 1.0, int padX = 3,
                                  int padY = 3, int scales = 5, double minScale = 0.6, double maxScale = 1.6,
                                  double orientationWeight = 0.5, double truncate = 20);

По-умолчанию ставится максимум 20 возможных объектов.

[Lexm 0]

Должно быть всё нормально:

    CV_EXPORTS_W int chamerMatching( Mat& img, Mat& templ,
                                  CV_OUT vector<vector<Point> >& results, CV_OUT vector<float>& cost,
                                  double templScale=1, int maxMatches = 20,
                                  double minMatchDistance = 1.0, int padX = 3,
                                  int padY = 3, int scales = 5, double minScale = 0.6, double maxScale = 1.6,
                                  double orientationWeight = 0.5, double truncate = 20);

По-умолчанию ставится максимум 20 возможных объектов.

 

Спасибо, мой косяк. У меня отрисовывается контур с минимальным отличием:

int best = chamerMatching( img1, tpl, results, costs, templScale, maxMatches, minMatchDistance, padX, padY, scales, minScale, maxScale, orientationWeight, truncate);

    if( best < 0 )
    {
       printf("matching not found");
        return -1;
    }

    size_t i, n = results[best].size();
    for( i = 0; i < n; i++ )
    {
        Point pt = results[best][i];
        if( pt.inside(Rect(0, 0, cimg.cols, cimg.rows)) )
           cimg.at<Vec3b>(pt) = Vec3b(0, 255, 0);
    }

    imshow("result", cimg);

[Lexm 0]

Все равно не работает:

 

Исходник:

 

 

Контуры:

 

 

Результат:

 

 

Что я делаю не так?

    double templScale = 1;
    int maxMatches = 20;	// 20
    double minMatchDistance = 1;
    int padX = 3;//3;
    int padY = 3;//3; 
    int scales = 40;//5;
    double minScale = 0.6; //0.2;
    double maxScale = 1.6; //1.8;
    double orientationWeight = 0.5;
    double truncate = 20; //20;

   int best = chamerMatching( img1, tpl, results, costs, templScale, maxMatches, minMatchDistance, padX, padY, scales, minScale, maxScale, orientationWeight, truncate);

[Nuzhny 243]

1. А results сколько элементов в себе содержит по итогу?

2. Если подать только левую половину изображения, объект найдётся?

[Lexm 0]

В results, как и положено, 20 значений.

 

Находится: