估计图像线梯度（不是像素梯度）

Question

我有一个问题，我想估计等高线上的线的梯度。请注意，我不需要像素梯度，而是线的变化率。

如果您看到附加图像，您将看到带有绿色轮廓的二值图像。我想根据轮廓上像素的梯度来标记每个像素。

为什么我需要渐变是因为我想计算渐变方向从 + 到 - 或从 - 到 + 变化的点。

我想不出一个好的方法来估计图像上的这个点。有人可以帮我建议我如何估计这一点。

Answer 1

这是一个小程序，它以非常简单的方式计算每个轮廓像素位置的切线（还有其他可能更好的方法！简单的方法是：http://en.wikipedia.org/wiki/Finite_difference#Forward.2C_backward.2C_and_central_differences）：

对于轮廓像素 c_{i} 获取邻居 c_{i-1} 和 c_{i+1}
c_i 处的切线方向为 (c_{i-1} - c_{i+1}

所以这一切都在 CONTOUR PIXELS 上，但如果您计算与完整图像像素梯度的正交，也许您可以做类似的事情...不确定 ;)

代码如下：

int main()
{
    cv::Mat input = cv::imread("../inputData/ContourTangentBin.png");

    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(input,gray,CV_BGR2GRAY);

    // binarize
    cv::Mat binary = gray > 100;

    // find contours
    std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
    std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
    findContours( binary.clone(), contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_NONE );    // CV_CHAIN_APPROX_NONE to get each single pixel of the contour!!


    for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
    {
        std::vector<cv::Point> & cCont = contours[i];
        std::vector<cv::Point2f> tangents;

        if(cCont.size() < 3) continue;

        // 1. compute tangent for first point
        cv::Point2f cPoint = cCont.front();
        cv::Point2f tangent = cCont.back() - cCont.at(1);   // central tangent => you could use another method if you like to
        tangents.push_back(tangent);

        // display first tangent
        cv::Mat tmpOut = input.clone();
        cv::line(tmpOut, cPoint + 10*tangent, cPoint-10*tangent, cv::Scalar(0,0,255),1);
        cv::imshow("tangent",tmpOut);
        cv::waitKey(0);

        for(unsigned int j=1; j<cCont.size(); ++j)
        {
            cPoint = cCont[j];
            tangent = cCont[j-1] - cCont[(j+1)%cCont.size()];   // central tangent => you could use another method if you like to
            tangents.push_back(tangent);

            //display current tangent:
            tmpOut = input.clone();
            cv::line(tmpOut, cPoint + 10*tangent, cPoint-10*tangent, cv::Scalar(0,0,255),1);
            cv::imshow("tangent",tmpOut);
            cv::waitKey(0);
            //if(cv::waitKey(0) == 's') cv::imwrite("../outputData/ContourTangentTangent.png", tmpOut);
        }

        // now there are all the tangent directions in "tangents", do whatever you like with them
    }

    for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
    {
        drawContours( input, contours, i, cv::Scalar(0,255,0), 1, 8, hierarchy, 0 );
    }

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

我使用了这张图片：

并得到如下输出：

在结果中，您会得到一个向量，其中包含该轮廓的每个像素的 2D 切线信息（线方向）。

估计图像线梯度（不是像素梯度）

Estimate Image line gradient ( not pixel gradient)

image

matlab

opencv

image-processing

gradient