如何確定最佳參數cvCanny多邊形逼近

這是我的源圖像（忽略點，他們以後手工添加）：如何確定最佳參數cvCanny多邊形逼近

enter image description here

我的目標是獲得的粗略多邊形逼近兩隻手。事情是這樣的：

enter image description here

我對如何做這樣的總體思路;我想用cvCanny查找邊緣，cvFindContours查找輪廓，然後用cvApproxPoly。

我面臨的問題是我不知道如何正確使用cvCanny，特別是，我應該使用最後3個參數（threshold1 & 2，apertureSize）？我試過了：

cvCanny(source, cannyProcessedImage, 20, 40, 3);

但是結果不理想。左手看上去比較精緻，但對於右手它檢測到非常少：

enter image description here

一般來說它不可靠的，因爲我想。有沒有辦法猜測Canny的「最佳」參數，或者至少有一個詳細的解釋（初學者可以理解）他們做了什麼，以便我可以做出有根據的猜測？或者有更好的方法可以完全做到這一點？

來源

2012-07-17 houbysoft

也許最簡單的解決方案之一就是使Otsu在灰度圖像上進行閾值處理，找到二值圖像上的輪廓並且比它們近似。這裏是代碼：

Mat img = imread("test.png"), gray; 
vector<Vec4i> hierarchy; 
vector<vector<Point2i> > contours; 

cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY); 
threshold(gray, gray, 0, 255, THRESH_OTSU); 
findContours(gray, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); 

for(size_t i=0; i<contours.size(); i++) 
{ 
    approxPolyDP(contours[i], contours[i], 5, false); 
    drawContours(img, contours, i, Scalar(0,0,255)); 
} 

imshow("result", img); 
waitKey();

這是結果：

enter image description here

來源

2012-07-17 06:51:26 ArtemStorozhuk

謝謝，這是更簡單和有效！ – houbysoft 2012-07-17 16:29:35

看來你必須降低閾值。

上遲滯閾值的Canny算子工作：它選擇一個輪廓如果至少一個像素被作爲最大閾值，較爲明亮，需要所有所連接的輪廓象素，如果他們是高於下門限。

論文建議以2：1或3：1的比例（例如10和30，或20和60等）採用兩個閾值。對於某些應用程序，手動和硬編碼確定的閾值就足夠了。它也可能是你的情況。我懷疑如果你降低門檻，你會得到很好的結果，因爲圖像並不複雜。

一些方法來自動確定最佳精明的門檻已經被提出。他們中的大多數依賴於梯度幅度來估計最佳閾值。

步驟：

提取梯度（索貝爾是一個不錯的選擇）
你可以將它轉換爲UCHAR。漸變的漸變可以有比255更大的數值，但沒關係。 opencv的索貝爾迴歸祖國。
製作結果圖像的直方圖。
在您的直方圖的第95個百分點處取最大閾值，並將下限定爲高/ 3。
你應該根據你的應用程序可能調整百分位值，但效果會比一個硬編碼HIG值和低值

注：一個優秀的閾值檢測算法在Matlab實現。它基於上面的想法，但有點複雜。

注2：如果輪廓和照度在圖像區域之間沒有很大的變化，這種方法將起作用。如果輪廓在圖像的某個部分更清晰，那麼您需要局部自適應閾值，這是另一個故事。但看着你的照片，它不應該是這樣。

來源

2012-07-17 06:00:32 Sam

謝謝你的解釋，我現在更好地理解它。 +1。我選擇了另一個答案作爲接受的答案，因爲這對我來說更簡單。 – houbysoft 2012-07-17 16:30:02

如何確定最佳參數cvCanny多邊形逼近

回答

相關問題