質問編集履歴
4
微修正
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -268,7 +268,7 @@
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268
268
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269
269
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270
270
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271
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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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271
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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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272
272
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273
273
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274
274
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@@ -282,7 +282,7 @@
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282
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283
283
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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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284
284
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285
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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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285
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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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286
286
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287
287
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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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288
288
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3
試行内容追記
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -253,3 +253,45 @@
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253
253
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}
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254
254
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255
255
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```
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256
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+
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257
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+
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258
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+
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+
---
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260
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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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+
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+
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+
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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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268
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+
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269
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+
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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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272
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+
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273
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+
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274
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+
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275
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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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276
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+
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277
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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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278
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+
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279
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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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280
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+
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281
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+
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282
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+
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283
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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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284
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+
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285
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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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286
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+
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287
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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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288
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+
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289
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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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290
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+
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291
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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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292
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+
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293
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+
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294
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+
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+
##### 図3：変動閾値試行結果
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296
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+
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297
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+
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2
コード追加
test
CHANGED
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File without changes
|
test
CHANGED
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@@ -63,3 +63,193 @@
|
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63
63
|
（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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64
64
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65
65
|
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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66
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+
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67
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+
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68
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+
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69
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+
```C++
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70
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+
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71
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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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72
|
+
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73
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+
//
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74
|
+
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75
|
+
//処理概要：
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76
|
+
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77
|
+
// 入力Contour[k]に関する，結果Result[k]は，
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78
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+
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79
|
+
// 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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80
|
+
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|
81
|
+
// Result[k] = Contour[k] + Rate*delta
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82
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+
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83
|
+
// where delta = Contour[k] - G
|
|
84
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+
|
|
85
|
+
// ただし，deltaが閾値以下の場合は
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86
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+
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|
87
|
+
// Result[k] = Contour[k]
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88
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+
|
|
89
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+
// とする．
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90
|
+
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91
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+
//[Args]
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92
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+
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|
93
|
+
// Contour : 入力形状（外周画素群の座標）
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94
|
+
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95
|
+
// WndR : 参照する近隣範囲
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96
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+
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97
|
+
// Rate : 強調率
|
|
98
|
+
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|
99
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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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100
|
+
|
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101
|
+
//[Ret]
|
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102
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+
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|
103
|
+
// 結果形状（外周画素群の座標）
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104
|
+
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105
|
+
std::vector<cv::Point> EnhanceShape( const std::vector< cv::Point > &Contour, int WndR, float Rate, float IgnoreDeltaThresh=1.0f )
|
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106
|
+
|
|
107
|
+
{
|
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108
|
+
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109
|
+
WndR = std::max( 1, WndR );
|
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110
|
+
|
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111
|
+
const int WndSize = 2*WndR + 1;
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112
|
+
|
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113
|
+
const float SqThresh = IgnoreDeltaThresh * IgnoreDeltaThresh;
|
|
114
|
+
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|
115
|
+
|
|
116
|
+
|
|
117
|
+
const int N = (int)Contour.size();
|
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118
|
+
|
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119
|
+
std::vector< cv::Point > Result = Contour;
|
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120
|
+
|
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121
|
+
|
|
122
|
+
|
|
123
|
+
for( int i=0; i<N; ++i )
|
|
124
|
+
|
|
125
|
+
{
|
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126
|
+
|
|
127
|
+
//近隣重心G
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128
|
+
|
|
129
|
+
int SumX=0;
|
|
130
|
+
|
|
131
|
+
int SumY=0;
|
|
132
|
+
|
|
133
|
+
for( int k=-WndR; k<=WndR; k++ )
|
|
134
|
+
|
|
135
|
+
{
|
|
136
|
+
|
|
137
|
+
int kk = i+k;
|
|
138
|
+
|
|
139
|
+
if( kk>=N )kk-=N;
|
|
140
|
+
|
|
141
|
+
if( kk<0 )kk+=N;
|
|
142
|
+
|
|
143
|
+
|
|
144
|
+
|
|
145
|
+
SumX += Contour[kk].x;
|
|
146
|
+
|
|
147
|
+
SumY += Contour[kk].y;
|
|
148
|
+
|
|
149
|
+
}
|
|
150
|
+
|
|
151
|
+
float GX = (float)SumX / WndSize;
|
|
152
|
+
|
|
153
|
+
float GY = (float)SumY / WndSize;
|
|
154
|
+
|
|
155
|
+
//delta
|
|
156
|
+
|
|
157
|
+
float dx = Contour[i].x - GX;
|
|
158
|
+
|
|
159
|
+
float dy = Contour[i].y - GY;
|
|
160
|
+
|
|
161
|
+
//Result
|
|
162
|
+
|
|
163
|
+
if( dx*dx + dy*dy > SqThresh )
|
|
164
|
+
|
|
165
|
+
{
|
|
166
|
+
|
|
167
|
+
Result[i].x += cvRound( Rate*dx );
|
|
168
|
+
|
|
169
|
+
Result[i].y += cvRound( Rate*dy );
|
|
170
|
+
|
|
171
|
+
}
|
|
172
|
+
|
|
173
|
+
}
|
|
174
|
+
|
|
175
|
+
return Result;
|
|
176
|
+
|
|
177
|
+
}
|
|
178
|
+
|
|
179
|
+
|
|
180
|
+
|
|
181
|
+
int main()
|
|
182
|
+
|
|
183
|
+
{
|
|
184
|
+
|
|
185
|
+
//原画(2値画像とする)
|
|
186
|
+
|
|
187
|
+
cv::Mat Src = cv::imread( "Blobs.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE );
|
|
188
|
+
|
|
189
|
+
cv::imshow( "Src", Src );
|
|
190
|
+
|
|
191
|
+
|
|
192
|
+
|
|
193
|
+
{//形状が丸くなる処理
|
|
194
|
+
|
|
195
|
+
cv::Mat Blurred;
|
|
196
|
+
|
|
197
|
+
const int KernelSize = 41;
|
|
198
|
+
|
|
199
|
+
cv::GaussianBlur( Src, Blurred, cv::Size(KernelSize,KernelSize), 0 );
|
|
200
|
+
|
|
201
|
+
cv::imshow( "Blurred", Blurred );
|
|
202
|
+
|
|
203
|
+
|
|
204
|
+
|
|
205
|
+
cv::Mat Rounded;
|
|
206
|
+
|
|
207
|
+
cv::threshold( Blurred, Rounded, 128, 255, cv::THRESH_BINARY );
|
|
208
|
+
|
|
209
|
+
cv::imshow( "Rounded(Thresh128)", Rounded );
|
|
210
|
+
|
|
211
|
+
}
|
|
212
|
+
|
|
213
|
+
|
|
214
|
+
|
|
215
|
+
{//形状を強調したい
|
|
216
|
+
|
|
217
|
+
//外周画素座標をいじくってみるテスト
|
|
218
|
+
|
|
219
|
+
std::vector< std::vector< cv::Point > > Contours;
|
|
220
|
+
|
|
221
|
+
cv::findContours( Src, Contours, cv::RETR_LIST, cv::CHAIN_APPROX_NONE );
|
|
222
|
+
|
|
223
|
+
for( auto &Cont : Contours )
|
|
224
|
+
|
|
225
|
+
{ Cont = EnhanceShape( Cont, 15, 4 ); }
|
|
226
|
+
|
|
227
|
+
|
|
228
|
+
|
|
229
|
+
{//結果表示
|
|
230
|
+
|
|
231
|
+
cv::Mat Show( Src.rows, Src.cols, CV_8UC3 );
|
|
232
|
+
|
|
233
|
+
Show = cv::Scalar(255,0,0);
|
|
234
|
+
|
|
235
|
+
Show.setTo( cv::Scalar(0,96,0), Src );
|
|
236
|
+
|
|
237
|
+
for( int i=0; i<(int)Contours.size(); ++i )
|
|
238
|
+
|
|
239
|
+
{ cv::drawContours( Show, Contours, i, cv::Scalar(0,0,255) ); }
|
|
240
|
+
|
|
241
|
+
cv::imshow( "TestResult", Show );
|
|
242
|
+
|
|
243
|
+
}
|
|
244
|
+
|
|
245
|
+
}
|
|
246
|
+
|
|
247
|
+
|
|
248
|
+
|
|
249
|
+
cv::waitKey();
|
|
250
|
+
|
|
251
|
+
return 0;
|
|
252
|
+
|
|
253
|
+
}
|
|
254
|
+
|
|
255
|
+
```
|
1
タイトル変更
test
CHANGED
|
@@ -1 +1 @@
|
|
|
1
|
-
２値
|
|
1
|
+
２値画像の形状を強調する方法
|
test
CHANGED
|
File without changes
|