我正在尝试检测简单的黑白绘图图像文件(jpg 或 bmp 格式)中的直线、圆和弧
我发布了一个similar question之前，建议使用 OpenCV 库。这是一个很好的图书馆，但是，对于我的目的来说，它不够准确。更具体地说，Canny 检测算法在某种程度上无法完美地处理我的图像。
因此我尝试使用 QImage 自己实现算法。我已经成功地为直线实现了它。 Qt C++中的代码如下。这是一个非常困惑的代码，但我只是提供它以供引用。
算法很简单:
1. 我从左上角逐行扫描图像。
2. 每当遇到黑色像素时，我就向它的右下角扫描，看看它是否是线段的一个角。
for ( int i = 0; i < myImage.height(); i++ ) {
for ( int j = 0; j < myImage.width(); j++ ) {
if ( qGray( myImage.pixel( j, i ) ) == 0 ) {
myImage.setPixel( j, i, value );
bool horiLineDrawn = false;
int xRight = j+1, xLeft = j-1;
int y = i+1;
while ( xRight < myImage.width() && qGray( myImage.pixel( xRight, i ) ) == 0 ) {
myImage.setPixel( xRight, i, value );
xRight++;
}
while ( y < myImage.height() && xLeft >= 0 &&
qGray( myImage.pixel( xLeft, y ) ) == 0 ) {
if ( xLeft - 1 >= 0 &&
qGray( myImage.pixel( xLeft - 1, y ) ) == 0 ) {
while ( xLeft >= 0 &&
qGray( myImage.pixel( xLeft, y ) ) == 0 ) {
myImage.setPixel( xLeft, y, value );
xLeft--;
}
y++;
} else if ( y+1 < myImage.height() &&
qGray( myImage.pixel( xLeft, y + 1 ) ) == 0 ) {
while ( y < myImage.height() &&
qGray( myImage.pixel( xLeft, y ) ) == 0 ) {
myImage.setPixel( xLeft, y, value );
y++;
}
xLeft--;
} else {
xLeft--;
y++;
}
}
y--;
xLeft++;
if ( y > i && ( y - i > MIN_PIXELS_LINE ||
xRight-1 - xLeft > MIN_PIXELS_LINE )
) {
drawFile.Line( fileName2, xRight-1, myImage.height() - i, xLeft,
myImage.height() - y, 0 );
horiLineDrawn = true;
}
y = i + 1;
while ( y < myImage.height() && xRight < myImage.width() &&
qGray( myImage.pixel( xRight, y ) ) == 0 ) {
if ( xRight + 1 < myImage.width() &&
qGray( myImage.pixel( xRight + 1, y ) ) == 0 ) {
while ( xRight < myImage.width() &&
qGray( myImage.pixel( xRight, y ) ) == 0 ) {
myImage.setPixel( xRight, y, value );
xRight++;
}
y++;
} else if ( y+1 < myImage.height() &&
qGray( myImage.pixel( xRight, y + 1 ) ) == 0 ) {
while ( y < myImage.height() &&
qGray( myImage.pixel( xRight, y ) ) == 0 ) {
myImage.setPixel( xRight, y, value );
y++;
}
xRight++;
} else {
xRight++;
y++;
}
}
y--;
xRight--;
if ( y - i > MIN_PIXELS_LINE || xRight - j > MIN_PIXELS_LINE
&& !horiLineDrawn) {
drawFile.Line( fileName2, j, myImage.height() - i, xRight,
myImage.height() - y, 0 );
horiLineDrawn = true;
}
y = i + 1;
while ( y < myImage.height() && qGray( myImage.pixel( j, y ) ) == 0 ) {
myImage.setPixel( j, y, value );
y++;
}
xLeft = j - 1;
xRight = j + 1;
if ( xLeft >= 0 && y < myImage.height() &&
qGray( myImage.pixel( xLeft, y ) ) == 0 ) {
while ( xLeft >= 0 && y < myImage.height() &&
qGray( myImage.pixel( xLeft, y ) ) == 0 ) {
while ( y < myImage.height() &&
qGray( myImage.pixel( xLeft, y ) ) == 0 ) {
myImage.setPixel( xLeft, y, value );
y++;
}
xLeft--;
}
xLeft++;
y--;
if ( y - i > MIN_PIXELS_LINE || j - xLeft > MIN_PIXELS_LINE )
drawFile.Line( fileName2, j, myImage.height() - i, xLeft,
myImage.height() - y, 0 );
} else if ( xRight < myImage.width() && y < myImage.height() &&
qGray( myImage.pixel( xRight, y ) ) == 0 ) {
while ( xRight < myImage.width() && y < myImage.height() &&
qGray( myImage.pixel( xRight, y ) ) == 0 ) {
while ( y < myImage.height() &&
qGray( myImage.pixel( xRight, y ) ) == 0 ) {
myImage.setPixel( xRight, y, value );
y++;
}
xRight++;
}
xRight--;
y--;
if ( y - i > MIN_PIXELS_LINE || xRight - j > MIN_PIXELS_LINE )
drawFile.Line( fileName2, j, myImage.height() - i, xRight,
myImage.height() - y, 0 );
} else {
y--;
if ( y - i > MIN_PIXELS_LINE )
drawFile.Line( fileName2, j, myImage.height() - i, j,
myImage.height() - y, 0 );
}
}
}
}
这很好用。例如:
输入图像:
输出图像:
谁能建议我如何为圆和弧实现类似或更好的算法？效率不是问题，因为我的图像尺寸最大为 1000 x 1000 像素。 然而，准确性至关重要。
编辑:在我目前的直线实现中可能有很多错误，比如我还没有测试它的相交线等等。但我想我应该能够处理这些复杂情况。
最佳答案
出于好奇，你所有的图像都是二值化的细线吗？这些是扫描的手绘图还是像素画？我问是因为使用 JPEG 压缩会遇到麻烦，它在艺术线条上是出了名的糟糕。您应该确保始终对线条图使用无损压缩。
如果图像中存在噪声和其他伪影，任何边缘检测器都不太可能是完美的。如果我要解决这个问题，我会专注于预处理数据以使其具有更强的线条，从而使线条检测过程更容易。这可以通过对图像进行预阈值处理、可能进行一些形态学清理甚至锐化图像来完成。
另外，如果您的图像已经是二进制的(或者可以通过简单的阈值变成二进制的)，Canny 边缘检测(或者实际上任何灰度边缘检测器)可能不是最好的使用工具。您最好将图像设为二进制并使用类似 findContours 的东西识别边缘。
如果您正在寻找与用于识别形状的 Hough 变换略有不同的东西，您可以尝试使用模型拟合算法，例如 RANSAC。
关于c++ - 在简单的黑白绘图图像中检测直线、圆和弧，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19912454/