Поиск максимумов

[Captain 0]

Как найти координаты всех максимумов в одноканальном изображении? Функция cvMinMaxLoc подошла бы, но находит только один, самый первый максимум.

[mrgloom 242]

тоже сталкивался с этим вопросом, но руки не дошли.

тут проблема в том, что надо найти N сильнейших локальных максимумов, но если делать в лоб, то получиться, что последующие за первым максимумы с большой вероятностью будут стоять рядом с первым, значит после нахождения одного максимума, надо исключать вокруг него окрестность какого то размера из дальнейшего рассмотрения.(но и этот вариант не до конца правильный, если неправильно выбрать радиус окрестности)

вообще наверно поможет что то типа local threshold с последующей работой с выделенными областями.

[Nuzhny 243]

Да, тут нужна более конкретная постановка задачи. Возможны варианты:

1. локальные максимумы в некоторой окрестности;

2. просто пороговое преобразование для нахождения значений больше заданного;

3. 1 и два одновременно.

Посмотри как пример операцию математической морфологии tophat с последующей бинаризацией результата. На её основе тоже можно поиск максимумов в каждой найденной зоне замутить. Или подойдёт "голая" tophat?

[mrgloom 242]

tophat не решает проблему, а только дает более узкую область в которой находится максимум.

[Nuzhny 243]

Ага, более корректную границу окрестности. То есть надо сделать tophat, провести бинаризацию, сегментацию и уже в каждом сегменте-блобе искать 1 максимум.

[mrgloom 242]

еще watershed имеет какие то выходные маркеры, возможно их как то приспособить

[Pavia00 32]

Найти максимумы не трудно. Странно что в OpenCv я не нашёл функции.

Сглаживаем картинку подойдёт любой алгоритм. Можно сделать через функцию Smooth правда не знаю доделали её для произвольного радиуса(апертуры) или нет.

Затем поиск локального максимума. Локальный максимум считаеться пиксель больше соседних.

После сглаживания достаточно проверить 4 соседних пикселя(левый, правый, верхний, нижний).

Дальше по желанию можно отсортировать и взять N самых больших максимумов.

[Nuzhny 243]

Найти максимумы не трудно. Странно что в OpenCv я не нашёл функции.

Сглаживаем картинку подойдёт любой алгоритм. Можно сделать через функцию Smooth правда не знаю доделали её для произвольного радиуса(апертуры) или нет.

Затем поиск локального максимума. Локальный максимум считаеться пиксель больше соседних.

После сглаживания достаточно проверить 4 соседних пикселя(левый, правый, верхний, нижний).

Дальше по желанию можно отсортировать и взять N самых больших максимумов.

Тут зависит от исходных данных. Очень часто часть изображения может быть засвечена или просто с бликами. Тогда все максимумы будут находиться именно в области засветки. В таком случае надо выделять области равномерной освещённости и в таких областях находить только один максимум. Или при анализе данных с тепловизора.

[mrgloom 242]

Затем поиск локального максимума. Локальный максимум считаеться пиксель больше соседних.

После сглаживания достаточно проверить 4 соседних пикселя(левый, правый, верхний, нижний).

что то я не понял смысл, зачем сглаживание?

вот например, если так делать, то все максимумы будут в самом белом кружке, а это не тот результат который хотелось бы получить.

тут надо что то типа сегментации чтобы поделить на обалсти, но только чтобы еще и выдавался максимум области, а если область однородная то наверно ее центр тяжести.

[Pavia00 32]

Сглаживание нужно, чтобы выделить однородные области и избавиться от шума. оноже регулирует что считать локальным максимумом, а что нет.

Тогда все максимумы будут находиться именно в области засветки.

Не будут. Мы ищем локальные максимумы, а не глобальные.

Единственный минус если область не просто однородна(монотонная), но и имеет одно значение(const). То да алгоритм выберет одинаковы точку(при условии >=). Но тут можно опять таки доработать поиск центра тяжести.

Картинку лучше рассматривать под увеличением всего 25 точек несколько лишних видимо из-за сжатия исходного.

[Smorodov 579]

Можно еще distanceTransform применить и тогда максимумы будут в центрах однородных областей.

[Pavia00 32]

По поводу distanceTransform.

Можно считать 2 способами быстро и точно.

Быстрый метод будет аналогично сглаживанию.

А точный съест время. А артефакты будут аналогичными(в точный центр ты не попадёшь) хотя результат немного и будут отличаться(возможно немного точнее).

[mrgloom 242]

пытаюсь найти n максимумов на изображении depth 32

но чо то выдает не то что cvMinMaxLoc.

class mPoint

{

public:

	mPoint(float in_max,CvPoint in_pt)

	{

		max= in_max;

		pt= in_pt;

	}

	float max;

	CvPoint pt;

};

bool sort_points(mPoint a,mPoint 

{

	return (a.max>b.max);

}

vector<CvPoint> find_n_maxima(IplImage* img,int n)

{

	vector<mPoint> vec;


	int h	= img->height;

	int w   = img->width;

	int step = img->widthStep/sizeof(float);

	float* data    = (float*)img->imageData;

	for(int y=1;y<h-1;++y)	//отступаем на 1 от краёв

	{

		for(int x=1;x<w-1;++x)

		{

			//8-ми связная область

			//123

			//495

			//678

			float arr[9];

			arr[0]=data[(y-1)*step+x-1];

			arr[1]=data[(y-1)*step+x];

			arr[2]=data[(y-1)*step+x+1];

			arr[3]=data[(y)*step+x-1];

			arr[4]=data[(y)*step+x+1];

			arr[5]=data[(y+1)*step+x-1];

			arr[6]=data[(y+1)*step+x];

			arr[7]=data[(y+1)*step+x+1];

			arr[8]=data[(y)*step+x];


			float max=-1;

			int id=-1;

			for(int i=0;i<9;++i)

			{

				if(max<=arr[i])

				{

					max=arr[i];

					id=i;

				}

			}

			if(id==8)

			{

				vec.push_back(mPoint(data[(y)*step+x],cvPoint(x,y)));

			}

		}

	}


	sort(vec.begin(),vec.end(),sort_points);


	vector<CvPoint> vec_out;

	for(int i=0;i<n;++i)  //надо дополнительно фильтровать т.е. оставить только уникальные

	{

		if(i<vec.size())

		vec_out.push_back(vec[i].pt);

	}

	return vec_out;

}[/code]

[Smorodov 579]

Я бы взял черное изображение, записал несколько точек с известными значениями и прогнал алгоритм поиска в отладчике.

[mrgloom 242]

вообще странно, если например так

cvZero(img);

draw_on_32(img);

то точки правильно находит.

void draw_on_32(IplImage* img)

{

	int h	= img->height;

	int w   = img->width;

	int step = img->widthStep/sizeof(float);

	float* data    = (float*)img->imageData;


	data[(2)*step+5]= 0.5;


	data[(1)*step+100]= 0.7;


	data[(9)*step+10]= 0.2;


}

[mrgloom 242]

так и не понял, в чём там ошибка, но этот метод вроде работает.

void MultipleMaxLoc( const IplImage& image, 

                     CvPoint**       locations,

                     int             numMaxima )

{

  // initialize input variable locations

  *locations = new CvPoint[numMaxima];


  // create array for tracking maxima

  //double maxima[numMaxima];

  double* maxima= new double[numMaxima];

  for( int i = 0; i < numMaxima; i++ )

  {

    maxima[i] = 0.0;

  }


  // extract the raw data for analysis

  float* data;

  int step;

  CvSize size;


  cvGetRawData( &image, ( uchar** )&data, &step, &size );


  step /= sizeof( data[0] );


  for( int y = 0; y < size.height; y++, data += step )

  {

    for( int x = 0; x < size.width; x++ )

    {

      // insert the data value into the array if it is greater than any of the

      //  other array values, and bump the other values below it, down

      for( int j = 0; j < numMaxima; j++ )

      {

        if( data[x] > maxima[j] )

        {

          // move the maxima down

          for( int k = numMaxima - 1; k > j; k-- )

          {

            maxima[k] = maxima[k-1];

            ( *locations )[k] = ( *locations )[k-1];

          }


          // insert the value

          maxima[j] = ( double )data[x];

          ( *locations )[j].x = x;

          ( *locations )[j].y = y;

          break;

        }

      }

    }

  }


  delete[] maxima;

}

[Smorodov 579]

А что первый вариант вообще что то не то выдает? Или немного ошибается?

[mrgloom 242]

ну например должен выдавать максимум 0.9, а выдает ~0.7 и точки все расположены близко к верхней границе изображения.

так например всё правильно но долго

vector<CvPoint> find_n_maxima(IplImage* img,int n)

{

	vector<mPoint> vec;


	int h	= img->height;

	int w   = img->width;

	int step = img->widthStep/sizeof(float);

	float* data    = (float*)img->imageData;

	for(int y=0;y<h;++y)

	{

		for(int x=0;x<w;++x)

		{

			//метод когда записываются все а потом просто сортируются

			vec.push_back(mPoint(data[y*step+x],cvPoint(x,y)));

		}

	}


	sort(vec.begin(),vec.end(),sort_points);


	vector<CvPoint> vec_out;

	for(int i=0;i<n;++i)

	{

		if(i<vec.size())

		vec_out.push_back(vec[i].pt);

	}

	return vec_out;

}