质心计算在 OpenCV 中产生错误的结果

Question

我首先要说明我正在慢慢发疯。我正在尝试从图像中提取轮廓并使用 Java 和 OpenCV 计算它们的质心。

对于所有内部轮廓，结果都是正确的，但是对于外部（最大）轮廓，质心离我们很远。输入图像、代码和输出结果都在下面。 OpenCV 版本是 3.1。

其他人也遇到过这个问题，建议是：

1. 检查轮廓是否闭合。是的，我查过了。
2. 在提取轮廓之前使用 Canny 检测边缘。我不明白为什么这是必要的，但我试过了，结果是它弄乱了树的层次结构，因为它为每条边生成了两个轮廓，这不是我想要的。

输入图像非常大（27MB），奇怪的是，当我将其调整为 1000x800 时，质心突然被正确计算，但是，我需要能够以原始分辨率处理图像。

/*
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 */
package com.philrovision.dxfvision.matching;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.imgproc.Moments;
import org.testng.annotations.Test;

/**
 *
 * @author rhobincu
 */
public class MomentsNGTest {

    @Test
    public void testOpenCvMoments() {
        Mat image = Imgcodecs.imread("moments_fail.png");
        Mat channel = new Mat();
        Core.extractChannel(image, channel, 1);
        Mat mask = new Mat();
        Imgproc.threshold(channel, mask, 191, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);

        Mat filteredMask = new Mat();
        Imgproc.medianBlur(mask, filteredMask, 5);

        List<MatOfPoint> allContours = new ArrayList<>();
        Mat hierarchy = new Mat();

        Imgproc.findContours(filteredMask, allContours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE,
                Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE, new Point(0, 0));

        MatOfPoint largestContour = allContours.stream().max((c1, c2) -> {
            double area1 = Imgproc.contourArea(c1);
            double area2 = Imgproc.contourArea(c2);
            if (area1 < area2) {
                return -1;
            } else if (area1 > area2) {
                return 1;
            }
            return 0;
        }).get();

        Mat debugCanvas = new Mat(image.size(), CvType.CV_8UC3);
        Imgproc.drawContours(debugCanvas, Arrays.asList(largestContour), -1, new Scalar(255, 255, 255), 3);
        Imgproc.drawMarker(debugCanvas, getCenterOfMass(largestContour),
                new Scalar(255, 255, 255));
        Rect boundingBox = Imgproc.boundingRect(largestContour);
        Imgproc.rectangle(debugCanvas, boundingBox.br(), boundingBox.tl(), new Scalar(0, 255, 0), 3);
        System.out.printf("Bounding box area is: %f and contour area is: %f", boundingBox.area(), Imgproc.contourArea(
                largestContour));
        Imgcodecs.imwrite("output.png", debugCanvas);

    }

    private static Point getCenterOfMass(MatOfPoint contour) {
        Moments moments = Imgproc.moments(contour);
        return new Point(moments.m10 / moments.m00, moments.m01 / moments.m00);
    }
}

输入：（全图here） 输出：

标准输出：

Bounding box area is: 6460729,000000 and contour area is: 5963212,000000

质心靠近左上角绘制，在轮廓之外。

Answer 1

正如评论讨论中提到的，您在 OpenCV 的 GitHub 上的 Java 实现中似乎遇到了 was reported 的问题。最终通过this simple pull request 解决。有一些不必要的int 铸件。

那么可能的解决方案：

1. 升级 OpenCV 应该可以解决问题。

2. 您可以使用该修复程序编辑您的库文件（它只是删除了几行上的 (int) 演员表）。

3. 定义您自己的函数来计算质心。

---

如果你无聊想算3，其实计算起来并不难：

轮廓的质心通常由image moments 计算得出。如该页面所示，时刻M_ij 可以在图像上定义为：

M_ij = sum_x sum_y (x^i * y^j * I(x, y))

二元形状的质心是

(x_c, y_c) = (M_10/M_00, M_01/M_00)

请注意，M_00 = sum_x sum_y (I(x, y)) 在二进制 0 和 1 图像中只是白色像素的数量。如果您的contourArea 按照您在 cmets 中的说明工作，您可以简单地将其用作M_00。然后还要注意M_10 只是对应于白色像素的x 值和M_01 与y 值的总和。这些可以很容易地计算出来，您可以使用轮廓定义自己的质心函数。