質問編集履歴
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微修正
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@@ -133,14 +133,14 @@
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> ぼかした結果に対して画素毎に異なる閾値を与えて２値化
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-
に関して，質問後に試行した内容を追記しておきます．（もちろん，解決していません
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+
に関して，質問後に試行した内容を追記しておきます．（もちろん，解決していません．）
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各位置の閾値を高くすべきか低くすべきか？のヒントは，元画像と形状を丸めた画像との差分から得られるであろう，と考えました．
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（元画像で白だった部分が丸めた結果黒になったならば，その逆処理を行うにはその**付近**の閾値を小さく与えれば良く，元画像で黒だった部分が白に変わった箇所の**付近**では閾値を大きく与えればよい）
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問題は，「**付近**」にその情報をどのようにして伝達すればよいか？という部分で，ここがまだ未解決です．
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図3は，とりあえず簡単に試せる伝達手段として，モルフォロジとガウシアンフィルタを用いてみた結果です．
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図3左が閾値マップで，図3右がそれを用いて図1右上の画像を２値化した結果です．
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+
図3左が閾値マップで，図3右がそれを用いて図1右上のぼかし画像を２値化した結果です．
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大まかな形はなんとなく図2の方向に向かっているようにも見えますが，
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元の形状でとがっていた部分が残念な形になっています→これは閾値マップ生成時の「付近への伝達」手段に点広がり的な方法を用いたためであると思います．
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何か指向性のある(?)伝達手段を用意できれば，改善するのかもしれません．
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試行内容追記
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CHANGED
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@@ -125,4 +125,25 @@
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cv::waitKey();
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return 0;
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}
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-
```
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128
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+
```
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+
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+
---
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+
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+
**やったことの追記**
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+
> ぼかした結果に対して画素毎に異なる閾値を与えて２値化
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+
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+
に関して，質問後に試行した内容を追記しておきます．（もちろん，解決していません，）
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+
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+
各位置の閾値を高くすべきか低くすべきか？のヒントは，元画像と形状を丸めた画像との差分から得られるであろう，と考えました．
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+
（元画像で白だった部分が丸めた結果黒になったならば，その逆処理を行うにはその**付近**の閾値を小さく与えれば良く，元画像で黒だった部分が白に変わった箇所の**付近**では閾値を大きく与えればよい）
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+
問題は，「**付近**」にその情報をどのようにして伝達すればよいか？という部分で，ここがまだ未解決です．
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+
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+
図3は，とりあえず簡単に試せる伝達手段として，モルフォロジとガウシアンフィルタを用いてみた結果です．
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+
図3左が閾値マップで，図3右がそれを用いて図1右上の画像を２値化した結果です．
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+
大まかな形はなんとなく図2の方向に向かっているようにも見えますが，
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+
元の形状でとがっていた部分が残念な形になっています→これは閾値マップ生成時の「付近への伝達」手段に点広がり的な方法を用いたためであると思います．
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+
何か指向性のある(?)伝達手段を用意できれば，改善するのかもしれません．
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##### 図3：変動閾値試行結果
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コード追加
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CHANGED
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@@ -30,4 +30,99 @@
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また，できればこのような方法ではなくて，
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「丸く」する側の処理のような，輪郭座標値を陽に扱わない方法が希望です．
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（ぼかした結果に対して画素毎に異なる閾値を与えて２値化すれば所望の形状が得られるのではないか？と考えているのですが，
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-
肝心の妥当な閾値を決める処理をどうすればよいのか？というところで行き詰っております．）
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33
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+
肝心の妥当な閾値を決める処理をどうすればよいのか？というところで行き詰っております．）
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+
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+
```C++
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+
//思いつきでやってみた形状強調処理(結果は思わしくない)
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+
//
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+
//処理概要：
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+
// 入力Contour[k]に関する，結果Result[k]は，
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+
// 近隣（Contour[k-Wnd]～Contour[k+Wnd]）の座標平均GとContour[k]との差deltaを用いて，
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41
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+
// Result[k] = Contour[k] + Rate*delta
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42
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+
// where delta = Contour[k] - G
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43
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+
// ただし，deltaが閾値以下の場合は
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44
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+
// Result[k] = Contour[k]
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+
// とする．
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+
//[Args]
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47
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+
// Contour : 入力形状（外周画素群の座標）
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+
// WndR : 参照する近隣範囲
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+
// Rate : 強調率
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+
// IgnoreDeltaThresh : ごく小さい変化を強調しない用の閾値
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+
//[Ret]
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+
// 結果形状（外周画素群の座標）
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+
std::vector<cv::Point> EnhanceShape( const std::vector< cv::Point > &Contour, int WndR, float Rate, float IgnoreDeltaThresh=1.0f )
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+
{
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55
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+
WndR = std::max( 1, WndR );
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+
const int WndSize = 2*WndR + 1;
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+
const float SqThresh = IgnoreDeltaThresh * IgnoreDeltaThresh;
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58
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+
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59
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+
const int N = (int)Contour.size();
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+
std::vector< cv::Point > Result = Contour;
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61
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+
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62
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+
for( int i=0; i<N; ++i )
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+
{
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+
//近隣重心G
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+
int SumX=0;
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+
int SumY=0;
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+
for( int k=-WndR; k<=WndR; k++ )
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+
{
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69
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+
int kk = i+k;
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+
if( kk>=N )kk-=N;
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+
if( kk<0 )kk+=N;
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+
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73
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+
SumX += Contour[kk].x;
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+
SumY += Contour[kk].y;
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75
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+
}
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+
float GX = (float)SumX / WndSize;
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77
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+
float GY = (float)SumY / WndSize;
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78
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+
//delta
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79
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+
float dx = Contour[i].x - GX;
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80
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+
float dy = Contour[i].y - GY;
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81
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+
//Result
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82
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+
if( dx*dx + dy*dy > SqThresh )
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83
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+
{
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84
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+
Result[i].x += cvRound( Rate*dx );
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85
|
+
Result[i].y += cvRound( Rate*dy );
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86
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+
}
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87
|
+
}
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88
|
+
return Result;
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89
|
+
}
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+
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+
int main()
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+
{
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+
//原画(2値画像とする)
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+
cv::Mat Src = cv::imread( "Blobs.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE );
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+
cv::imshow( "Src", Src );
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96
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+
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+
{//形状が丸くなる処理
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+
cv::Mat Blurred;
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99
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+
const int KernelSize = 41;
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100
|
+
cv::GaussianBlur( Src, Blurred, cv::Size(KernelSize,KernelSize), 0 );
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101
|
+
cv::imshow( "Blurred", Blurred );
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102
|
+
|
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103
|
+
cv::Mat Rounded;
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104
|
+
cv::threshold( Blurred, Rounded, 128, 255, cv::THRESH_BINARY );
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105
|
+
cv::imshow( "Rounded(Thresh128)", Rounded );
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106
|
+
}
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107
|
+
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108
|
+
{//形状を強調したい
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109
|
+
//外周画素座標をいじくってみるテスト
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+
std::vector< std::vector< cv::Point > > Contours;
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|
+
cv::findContours( Src, Contours, cv::RETR_LIST, cv::CHAIN_APPROX_NONE );
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+
for( auto &Cont : Contours )
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+
{ Cont = EnhanceShape( Cont, 15, 4 ); }
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114
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+
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115
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+
{//結果表示
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+
cv::Mat Show( Src.rows, Src.cols, CV_8UC3 );
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+
Show = cv::Scalar(255,0,0);
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118
|
+
Show.setTo( cv::Scalar(0,96,0), Src );
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119
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+
for( int i=0; i<(int)Contours.size(); ++i )
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120
|
+
{ cv::drawContours( Show, Contours, i, cv::Scalar(0,0,255) ); }
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121
|
+
cv::imshow( "TestResult", Show );
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122
|
+
}
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|
123
|
+
}
|
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124
|
+
|
|
125
|
+
cv::waitKey();
|
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126
|
+
return 0;
|
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127
|
+
}
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128
|
+
```
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1
タイトル変更
title
CHANGED
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@@ -1,1 +1,1 @@
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1
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-
２値
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1
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+
２値画像の形状を強調する方法
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