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千張筆記

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這周是實(shí)習(xí)的第一周,天天要早起,天天擠地鐵,沒(méi)想到,自己就這樣成為上班一族了。第一周比較累,每天到公司就像夢(mèng)游似的,晚睡的習(xí)慣一下也改不過(guò)來(lái),嚴(yán)重睡眠不足,在公司中午也睡不了覺(jué),所以到下午兩點(diǎn)左右的時(shí)候特別困,好幾天我都坐在電腦前打瞌睡。

公司在做一個(gè)地面互動(dòng)系統(tǒng)的項(xiàng)目,我的任務(wù)是從圖像中提取出腳印的輪廓,拼接相近的腳印,當(dāng)做一個(gè)腳印處理,并返回拼接后每個(gè)腳印的位置,我返回的是包含腳印的矩形,采用OpenCV實(shí)現(xiàn)的。我們采用了是紅外線裝置,所以拍攝出來(lái)的圖像噪聲比較少,二值化時(shí)采用合適的閾值,效果就比較好。

OpenCV文檔中有輪廓提取的例程,這里就詳細(xì)不介紹了,我的步驟包括預(yù)處理(濾波處理)->灰度化->二值化->Canny邊緣檢測(cè)->輪廓提取,可以將二值化這一步省略,二值化很依賴閾值,光照對(duì)其影響較大。

下面就貼下拼接的代碼:(若兩矩形相交或中心比較接近,就拼接這兩個(gè)矩形)
在CSDN上看到一個(gè)測(cè)試兩矩形是否相交的特簡(jiǎn)單的方法:
/****************************************************************************/
矩形A和B
矩形   A   (x1,y1),(x2,y2);      //矩形的左上角和右下角坐標(biāo)   
矩形   B   (x3,y3),(x4,y4);   
設(shè)   m =   (x1>x4) | (x2<x3)  
        n  =   (y2<y3) | (y1>y4)   
if(m | n)   
{  
   //不相交   
}   
else   
{   
   //相交   
}  
/****************************************************************************/
我就把它寫成代碼了,如下:
.
//在二值圖像上查找contour
    cvFindContours( m_pTempImg,storage,&cont,sizeof(CvContour),
                           CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(
0,0) );


/**********************************將位置相近的輪廓合并***************************************/    
    BOOL                       m,n;
    
int                        mark = 0,diffX,diffY;
    CvRect                     temp;
    vector
< CvRect >::iterator iter ;
    
    
for( ;cont;cont = cont->h_next )    
    
{
        rect 
= ( (CvContour*)cont ) -> rect;
        
if( rect.height * rect.width > AREASMALL && ( rect.height * rect.width ) < (m_pContourImg->width * m_pContourImg->height-AREALARGE )) 
        
{
            
if0 == mark ) 
            
{
                FootSeq.push_back( rect );
                mark 
= 1;
                    
            }

            
else                 
            
{
                
for( iter= FootSeq.begin();iter != FootSeq.end();iter++ )    //for1
                {
                    m 
= (rect.x > ((*iter).x + (*iter).width)) || ((rect.x + rect.width) < (*iter).x);
                    n 
= ((rect.y+rect.height) < (*iter).y) || (rect.y > ((*iter).y + (*iter).height));
                    
                    
if( m || n )   //兩矩形不相交
                    {
                        diffX 
= ( rect.x+rect.width/2)-((*iter).x+(*iter).width/2 );
                        diffY 
= ( rect.y+rect.height/2)-((*iter).y+(*iter).height/2 );
                        
if ( (int)( diffX*diffX + diffY*diffY ) < DISTANCE )
                        
{
                            
//保存原值
                            temp.x      = ( *iter ).x;
                            temp.y      
= ( *iter ).y;
                            temp.width  
= ( *iter ).width;
                            temp.height 
= ( *iter ).height;    

                            
//合并新的矩形,覆蓋原矩形
                            (*iter).x      = ( rect.x > (*iter).x) ? (*iter).x : rect.x;
                            (
*iter).y      = ( rect.y > (*iter).y) ? (*iter).y : rect.y;
                            (
*iter).width  = ( (rect.x + rect.width) > (temp.x + temp.width)) ? (rect.x + rect.width - (*iter).x) : ((temp.x + temp.width)-(*iter).x );
                            (
*iter).height = ( (rect.y + rect.height) > (temp.y + temp.height)) ? (rect.y + rect.height - (*iter).y) : ((temp.y + temp.height)-(*iter).y );
                            
break;
                          }

                    }
//不相交,若不合并,則繼續(xù)與下一個(gè)輪廓比較
                           
                    
else          //相交則合并
                    {
                        
//保存原值
                        temp.x      = ( *iter ).x;
                        temp.y      
= ( *iter ).y;
                        temp.width  
= ( *iter ).width;
                        temp.height 
= ( *iter ).height;

                        
//合并新的矩形,覆蓋原矩形
                        (*iter).x      = ( rect.x > (*iter).x) ? (*iter).x : rect.x;
                        (
*iter).y      = ( rect.y > (*iter).y) ? (*iter).y : rect.y;
                        (
*iter).width  = ( (rect.x + rect.width) > (temp.x + temp.width)) ? (rect.x + rect.width - (*iter).x) : ((temp.x + temp.width)-(*iter).x );
                        (
*iter).height = ( (rect.y + rect.height) > (temp.y + temp.height)) ? (rect.y + rect.height - (*iter).y) : ((temp.y + temp.height)-(*iter).y );
                        
break;
                    }
//相交
                }


                
if( iter == FootSeq.end() )    
                    FootSeq.push_back( rect );    
//如果FootSeq中沒(méi)有與cont可合并的矩形,就將該矩形存儲(chǔ),作為新的矩形。
            }
//end else  (mark == 1)
        }
  //end if   (面積符合要求)
    }
//end for (cont == NULL)

Feedback

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2009-07-28 11:57 by SW
"二值化很依賴閾值" 可以使用自動(dòng)閾值,一般效果不錯(cuò)

# re: 【原】OpenCV輪廓提?。?月13日~7月17日工作小記)  回復(fù)  更多評(píng)論   

2009-07-28 15:14 by 99讀書人
很好啊!

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2009-08-01 13:29 by 千張
恩 我用迭代法試了下,效果還可以。@SW

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2009-10-27 21:45 by leremy
不錯(cuò),我也正在找這樣一個(gè)方法

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2012-03-15 09:51 by 雷子深藍(lán)
博主,寫的很好。?!,F(xiàn)在正好感興趣你這一塊,由于新手有點(diǎn)疑惑,想問(wèn)一下foodseq怎么定義的????

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2012-05-29 15:54 by feng
footSeq是怎么定義的

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2013-08-27 10:15 by 一二一
樓主,能解釋一下FootSeq是什么么

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2014-03-08 00:28 by l2468y
請(qǐng)問(wèn)footseq是什么?。渴莊indcontours保存的所有輪廓的外接矩形vector嗎?

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