EmguCV Image Process: Extracting Lines, Contours, and Components part 4

EmguCV Image Process: Extracting Lines, Contours, and Components

參考OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook第七章

介紹內容如下：

Detecting image contours with the Canny operator

Detecting circles in images with the Hough transform

Fitting a line to a set of points

Extracting the components' contours

Computing components' shape descriptors

前幾篇提到如何偵測出影像中的線段及圓

那在一般的應用上

可能不只是要在影像上偵測出線段而已

可能是給定一條線段上很多點的資料

然後透過這許多的點

反求出適合描述此線段的方法

在OpenCV中稱為：FitLine

在EmguCV中則稱為：Line2DFitting


這裡先利用之前提到的方法

把這影像中的線段找出來

然後挑選其中一條線段

畫在一張空白的影像上

然後再把這影像上的所有線段上的點

全部找出來並放在一個點的集合之中

這也就是一開始的需求，一組可組成線段的點

然後利用Line2DFitting把這一組點資料轉成線段資料!

Image<Gray, Byte> image = new Image<Gray, Byte>(@"E:\EmguCVBlogImage\chapter7\image.jpg");
//Hough transform for line detection
LineSegment2D[][] lines = image.HoughLines(
    new Gray(125),  //Canny algorithm low threshold
    new Gray(260),  //Canny algorithm high threshold
    1,              //rho parameter
    Math.PI / 180.0,  //theta parameter 
    130,            //threshold
    100,             //min length for a line
    30);            //max allowed gap along the line
Image<Gray, Byte> blackImage = new Image<Gray, Byte>(image.Size);
//draw one line on image
blackImage.Draw(lines[0][0], new Gray(255), 5);

List<Point> points = new List<Point>();
//Iterate over the pixels to obtain all point positions
for (int w = 0; w < blackImage.Width; w++)
{
    for (int h = 0; h < blackImage.Height; h++)
    {
        //if on a contour
        if (blackImage[h, w].Intensity == 255)
        {
            points.Add(new Point(w,h));
        }
    }
}

這時候就把某一條線段畫到一張全黑的影像上

然後取得所有點的集合 points

此線段的影像如下：

這裡畫線的粗細設定為：5

PointF nVector=PointF.Empty;
PointF point = PointF.Empty;
PointCollection.Line2DFitting(points.ToArray(),  //given set of points
                              Emgu.CV.CvEnum.DIST_TYPE.CV_DIST_L2, //distance type
                              out nVector,       //the normalized direction
                              out point);        //a point on the fitted line
//add a vector of length 200 using the uint vector
PointF point2 = new PointF(point.X - 200 * nVector.X, point.Y - 200 * nVector.Y);
LineSegment2D line = new LineSegment2D(Point.Round(point), Point.Round(point2));
Image<Gray, Byte> blackImage2 = new Image<Gray, Byte>(image.Size);
//draw one line on image
blackImage2.Draw(line, new Gray(255), 5);

接著在把這個點集合轉成點的陣列

傳入PointCollection類別中的靜態方法：Line2DFitting

然後帶入用來計算距離的方法，這裡選擇L2：Euclidean distance

歐基里德距離也就是一般兩端點求距離的算法

而這個算法是最快的

在最後兩組參數是用out傳址(By Reference) 的方式帶入

而這兩個參數在EmguCV上的說明為：

normalizedDirection：The normalized direction of the fitted line

aPointOnLine：A point on the fitted line

也就是說會取得此線段上的某一點 (中間點) point

並提供此線段的方向性 nVector

若是要劃出線段

就必須以point為基準

加或減某個長度乘以nVector

而程式的結果如下：

對照一下如果把point2改成下面這樣：

PointF point2 = new PointF(point.X + 200 * nVector.X, point.Y + 200 * nVector.Y);

則畫出來的結果如下：

可以發現point大概的位置就是原本線段的中間位置

那透過加、減一個長度乘上nVector

就會呈現往下或往上的線段


而在PointCollection類別中

還提供了另一個類似的方法：

EllipseLeastSquareFitting(PointF[] points)

找出可以容納某個圓形的最小方形

這個也可以試試看!!


下一篇將介紹如何擷取輪廓