【发布时间】:2012-06-29 22:30:40
【问题描述】:
我有一个带有一些斑点的图像。有些是一个像素点,有些不是。当我使用 cvBlobsLibs 查找一个像素点的高度和宽度时,它显示该值等于零。这个对吗?我尝试使用轮廓来填充一个点像素,但似乎也失败了。有没有其他方法可以去掉一个点像素,甚至去掉高度或宽度为零?
【问题讨论】:
标签: opencv
我有一个带有一些斑点的图像。有些是一个像素点,有些不是。当我使用 cvBlobsLibs 查找一个像素点的高度和宽度时,它显示该值等于零。这个对吗?我尝试使用轮廓来填充一个点像素,但似乎也失败了。有没有其他方法可以去掉一个点像素,甚至去掉高度或宽度为零?
【问题讨论】:
标签: opencv
我不确定为什么它的单个像素元素的面积为零。 (我的想法说它应该是一个)。查看contourArea 的文档。上面写着,面积是用Green Formula计算的,所以面积和像素数可能不同。
其次,要去除这种噪音,您可以使用中值过滤器。我在下面使用 Python 展示了它。
输入图片:
现在代码:
>>> img2 = cv2.imread('D:\Abid_Rahman_K\work_space\mask.png',0)
>>> contours,hierarchy = cv2.findContours(img,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
非零像素数:
>>> cv2.countNonZero(img2)
121
现在应用 medianFilter 并再次检查非零像素的数量:
>>> blur = cv2.medianBlur(img2,5)
>>> cv2.countNonZero(blur)
0
输出图像:
编辑:
如果图像有物体,它不会受到模糊的影响。
输入图片:
输出图像:
在对此答案发表第二条评论后进行编辑。
正如 Mizuki 所评论的,在中值滤波之后,位置很近的对象有可能相互连接。为了理解这一点,我在这里给出了一张来自维基百科页面的图片。使用大半径中值滤波后,检查被黑线分隔的黄色物体是如何连接起来的。
这是因为,中值过滤器使用一个窗口来计算该窗口中所有值的中值,并用该中值替换中心元素。随着窗口大小的增加,更多的元素用于计算中位数。因此,狭窄的间隙被消除了。
维基百科文章不错:Link
也可以看这个链接以获得简单的解释:Link
因此,为避免这种情况,还有另一种称为腐蚀和膨胀的方法(均在 OpenCV 中实现)。简单地说,腐蚀减小了白色物体的大小,而膨胀增大了白色物体的大小。
因此侵蚀会移除小的白色像素,但它也会减小对象的大小。所以我们使用 dilate 来恢复它的大小。由于所有白噪声都已因侵蚀而被消除,因此它们不会在膨胀中返回。
这是去除噪音的好方法。
【讨论】: