如何获取属于轮廓特定一侧的点？

Question

我正在使用 OpenCV 2.9 c++，在具有 findContours 及其边界框的图像中找到轮廓：

下一步是获取所有轮廓点，这些点存储在 vector<Point> 中，位于 S 和 E 之间，同样位于相反的边缘（轮廓箭头指向的位置）。我不知道如何提取这些点，如果你能在这里帮助我，那就太好了。

提前致谢！

编辑：

点S和E没有预先给定，它们是与边界框相交的轮廓点。

Answer 1

您有 findContours 返回的轮廓点列表。在这些点中，找到 y 增加的最长序列（从 S 到 E）和 y 减少的最长序列（对侧）。可能是growing和decrease互换了，看findContours返回的轮廓是顺时针还是逆时针，y轴倒过来的情况下图像处理总是有点问题

另一种方法：找到轮廓点的重心（或使用边界框的中心），运行沿着轮廓点并查看函数 "distance to the baricenter" 如何变化：4 个最大值这个函数的点是梯形图的角。警告：如果您的点是整数坐标，请记住使用以浮点数表示的距离。

当然，S和它的镜像角很容易找到，因为它们分别有最小和最大x。如果您实施上述方法之一，它可能是一个验证步骤（尽管不完整）。

Answer 2

在 OpenCV 中，轮廓基本上只是一个点列表（很好的向量，但在这种情况下无关紧要）。根据提取轮廓时使用的设置（findContours 函数），此列表可能包含属于轮廓的所有点或仅包含此列表的一部分（这是整个列表的近似值）。如果您使用函数 findContours 并将模式设置为 CV_CHAIN_APPROX_NONE 您将按照它们在轮廓中出现的相同顺序获得所有轮廓点。比你只需要找到你的 S 和 E 点的索引（在此列表中）并获取这两个索引之间的所有元素。

Answer 3

这是一种适用于合成数据的方法，但可能不适用于真实轮廓。问题是找到角落，我只是没有找到正确的方法，虽然我觉得我应该知道怎么做。这个想法是找到某种 "local extrema" 来描述与其邻居相比的角落。

正如我所说，肯定有问题，但我暂时不明白...

我生成这个输入：

使用 findContours 并提取 "extrema"（仅适用于我的综合数据）：

之后，找到极值和边界框角之间的对应关系，并将其间的所有轮廓点排序为边界框线段：

也许你可以使用该代码的某些部分，也许可以使用整个代码，如果有人解释了如何正确测量轮廓中的 corners/extrema...代码没有任何优化，许多模运算等。 . 没有封装...

int main()
{
    cv::Mat input;
    input = cv::Mat::zeros(512,512,CV_8UC1);

    // generate something similar to the question:
    cv::Point2f topLeft  = 2*cv::Point2f(100,50);
    cv::Point2f topRight = 2*cv::Point2f(180,55);
    cv::Point2f bottomLeft  = 2*cv::Point2f(50,150);
    cv::Point2f bottomRight = 2*cv::Point2f(200,145);

    int lineWidth = 1;
    cv::line(input, topLeft, topRight, cv::Scalar(255),lineWidth);
    cv::line(input, topRight, bottomRight, cv::Scalar(255),lineWidth);
    cv::line(input, bottomRight, bottomLeft, cv::Scalar(255),lineWidth);
    cv::line(input, bottomLeft, topLeft, cv::Scalar(255),lineWidth);

    cv::Mat colored;
    cv::cvtColor(input,colored, CV_GRAY2BGR);


    std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
    cv::findContours(input,contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_NONE);


    if(contours.size() == 0) return 0;

    std::vector<cv::Point> relevantContour = contours[0];
    cv::Rect bb = cv::boundingRect(relevantContour);

    // display bb
    //cv::rectangle(colored, bb, cv::Scalar(0,0,255));


    // you can encapusalte that easily!

    // first "derivative" of conour
    std::vector<cv::Point2f> contourDifferences;
    std::vector<cv::Point> contourDifferencesPoints;
    for(unsigned int i=0; i<relevantContour.size(); ++i)
    {
        contourDifferences.push_back(relevantContour[i] - relevantContour[(i+2)%relevantContour.size()]);
        contourDifferencesPoints.push_back(relevantContour[(i+1)%relevantContour.size()]);
    }

    // second "derivative"
    std::vector<cv::Point2f> contourDifferences2;
    std::vector<cv::Point> contourDifferences2Points;
    for(unsigned int i=0; i<contourDifferences.size(); ++i)
    {
        contourDifferences2.push_back(contourDifferences[i] - contourDifferences[(i+2)%contourDifferences.size()]);
        contourDifferences2Points.push_back(contourDifferencesPoints[(i+1)%contourDifferencesPoints.size()]);
    }


    // local optima:
    std::vector<cv::Point> localOptima;
    float delta = 0.0f; // add some delta to overcome noise?!? not necessary for my example, but maybe good for real contours...
    for(unsigned int i=0; i<contourDifferences2.size(); ++i)
    {
        int cIdx = (i+1)%contourDifferences2.size();
        if(cv::norm(contourDifferences2[cIdx]) - delta > cv::norm(contourDifferences2[i]) 
            && cv::norm(contourDifferences2[cIdx]) - delta > cv::norm(contourDifferences2[(i+2)%contourDifferences2.size()]))
        {
            std::cout << cv::norm(contourDifferences2[cIdx]) << std::endl;
            cv::circle(colored, contourDifferences2Points[cIdx], 5, cv::Scalar(0,255,0));
            localOptima.push_back(contourDifferences2Points[cIdx]);
        }
    }


    // this should be 4 local optima in your setting if everything works fine.
    std::cout << "number of local Optima: " << localOptima.size() << std::endl;

    // these are the 4 bounding box corners.
    std::vector<cv::Point> cornersBB;
    cornersBB.push_back(cv::Point(bb.x, bb.y));
    cornersBB.push_back(cv::Point(bb.x+bb.width, bb.y));
    cornersBB.push_back(cv::Point(bb.x+bb.width, bb.y+bb.height));
    cornersBB.push_back(cv::Point(bb.x, bb.y+bb.height));

    std::vector<int> matchingBB2Contour(cornersBB.size(), -1);
    //std::vector<int> matchingContour2BB(localOptima.size(), -1);

    for(unsigned int i=0; i<cornersBB.size(); ++i)
    {
        float bestDist = FLT_MAX;
        for(unsigned int j=0; j<localOptima.size(); ++j)
        {
            float cDist = cv::norm(cornersBB[i] - localOptima[j]);
            if(cDist < bestDist)
            {
                bestDist = cDist;
                matchingBB2Contour[i] = j;
            }
        }
    }

    // todo: compute the best matching from contour optima to bounding box corners too and compare them.

    float contourOrientation = cv::contourArea(relevantContour, true); // negative = counter-clockwise
    std::cout << contourOrientation << std::endl;
    // now visualize the result:
    for(unsigned int i=0; i<cornersBB.size(); ++i)
    {
        cv::Scalar segmentColor(i*100, 255-(i*100), (i==3)?255:0);

        // color the bounding box segment too
        cv::line(colored, cornersBB[i], cornersBB[(i+1) % cornersBB.size()], segmentColor, 1);

        cv::Point startPoint = localOptima[matchingBB2Contour[i]];
        cv::Point endPoint = localOptima[matchingBB2Contour[(i+1)%matchingBB2Contour.size()] % localOptima.size()];
        int startIndex = -1;
        int endIndex = -1;
        for(unsigned int j=0; j<relevantContour.size(); ++j)
        {
            if(startPoint == relevantContour[j])
            {
                startIndex = j;
            }
            if(endPoint == relevantContour[j])
            {
                endIndex = j;
            }
        }

        // swap start and end if orientation is negative = contour is counter clockwise
        if(contourOrientation < 0)
        {
            int tmp = startIndex;
            startIndex = endIndex;
            endIndex = tmp;
        }

        std::cout << "start index: " << startIndex << std::endl;
        std::cout << "end index: " << endIndex << std::endl;

        //while(relevantContour[startIndex%relevantContour.size()] != endPoint)
        while(startIndex % relevantContour.size() != endIndex)
        {
            cv::circle(colored, relevantContour[startIndex%relevantContour.size()], 1, segmentColor);
            startIndex++;
        }

    }

    // show bb-to-contour correspondences:
    /*
    for(unsigned int i=0; i<matchingBB2Contour.size(); ++i)
    {
        cv::line(colored, localOptima[matchingBB2Contour[i]], cornersBB[i], cv::Scalar(0,0,255),2);
    }
    */


    cv::imshow("colored", colored);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

如何获取属于轮廓特定一侧的点？

How to get points belonging to a specific side of a contour?

c++

opencv