Learning opencv续不足(七)线图像的设计D
因为线图像startline有了起点和终点,我们就可以用DDA法求出线上所有点,任意斜率直线通过四象限八区域查表法界定。我们只示范一个区域:函数为: public PointF DdaFindPtImprove(ref byte[] buffer8, PointF Start, PointF End, int thresDelta, int Dir,Size wh,ref int Pos)//thresDelta门槛值,Pos线图像中穿越点index
{ float x, y;
float dx, dy, k;
PointF backPoint = new PointF();
dx = (float)(End.X - Start.X);
dy = (float)(End.Y - Start.Y);
k = dy / dx;
if (Math.Abs(dx) < 0.001)
{
k = 65535;//随意给定一个最大值,还需论证。20150727,够用
}
x = Start.X;
if (Start.Y < 0) Start.Y = 0;
y = Start.Y;
List<float> temparrclor = new List<float>(); // 线图像上每一个点灰度颜色
List<PointF> position = new List<PointF>();//线图像上每一个点坐标
#region xiaoyu1
if (Math.Abs(k) < 1)
{
if (x > End.X)
{
for (; x >= End.X; x--)//x是整型,y是浮点型
{
float j = y;
int i = (int)(x);
float tempf = Math.Abs(j - (int)j);
PointF tempPt = new PointF(i, j);
float grey = 0;
if (k > -1 && k <= 0)
{
float avgGrey = (float)buffer8[(int)j * wh.Width + i];
float avgGrey1 = (float)buffer8[((int)j + 1) * wh.Width + i];
grey = avgGrey * (1 - tempf) + avgGrey1 * tempf;//灰度插值方法
}
else
{
float avgGrey = (float)buffer8[(int)j * wh.Width + i];
float avgGrey1 = (float)buffer8[((int)j - 1) * wh.Width + i];
grey = avgGrey * (1 - tempf) + avgGrey1 * tempf;
}
temparrclor.Add(grey);//插值灰度
position.Add(tempPt);
y = y - k;
}
backPoint = FindCrosspointimprove(ref temparrclor, ref position, Dir, thresDelta,ref Pos);//找穿越点
}
else {.......}
}
#endregion xiaoyu1
........ return backPoint;}
public PointF FindCrosspointimprove(ref List<float> lineTiDu, ref List<PointF> ijRecord, int Dir, int thresDelta,ref int POS)
{//梯度和求穿越点,使用五个一组,与所讲略有差别
List<float> deltatemp = new List<float>();
List<float> fenzuaverage = new List<float>();
for (int i = 0; i < lineTiDu.Count - 1; i++)
{
float grey1 = lineTiDu[i + 1];
float delta = (lineTiDu[i] - grey1);
if (Math.Abs(delta) < 5)
delta = 0;
deltatemp.Add(delta);
}
int fenzuC = deltatemp.Count / 5;
for (int i = 0; i < fenzuC * 5; i = i + 5)
{
float sum5 = deltatemp[i] + deltatemp[i + 1] + deltatemp[i + 2] + deltatemp[i + 3] + deltatemp[i + 4];
float aver = sum5 / 5;
if (Math.Abs(aver) < 5)
aver = 0;
fenzuaverage.Add(aver);
}
if (fenzuaverage.Count == 0) return new PointF();
int crosspoint = 0;
int crosspoint1 = 0;
if (Dir == 0)
{
for (int iii = fenzuaverage.Count - 1; iii >= 0; iii--)//排除起点和终点
{
if (fenzuaverage[iii] > 0)
{
crosspoint = 5 * (iii);
break;
}
}
float maxVar = deltatemp[crosspoint];
for (int m = -5; m < 5; m++)
{
int tempint = crosspoint + m;
if (crosspoint == 0)
tempint = 0;
if (deltatemp[tempint] >= maxVar)//白到黑,加入方向判别
{
maxVar = deltatemp[tempint];
crosspoint1 = tempint;
}
}
}
if (Dir == 1)
{
for (int iii =0 ; iii <= fenzuaverage.Count - 1; iii++)//排除起点和终点
{
if (fenzuaverage[iii] < 0)
{
crosspoint = 5 * (iii);
break;
}
}
// minVar = deltatemp[crosspoint];
float minVar = deltatemp[crosspoint];
for (int m = -5; m < 5; m++)
{
int tempint = crosspoint + m;
if (crosspoint == 0)
tempint = 0;
if (deltatemp[tempint] <= minVar)//白到黑,加入方向判别
{
minVar = deltatemp[tempint];
crosspoint1 = tempint;
}
}
}
if (fenzuaverage[crosspoint / 5] * 5 >= thresDelta || fenzuaverage[crosspoint / 5] * 5 <= -thresDelta)
{
POS = crosspoint1;//穿越点的index在线图像序列中
return ijRecord[crosspoint1];//穿越点的index对应坐标
}//门槛判别
else
{
return new PointF();//没有穿越点,返回(0,0)
}
}
一切准备就绪,在private void pictureBoxRoiImg_Paint(object sender, PaintEventArgs e)调用
if (m_btempImage3 == true)//截取的ROI图像
{
PointF startxy = m_线图像.m_RoiBase.startLine.pt_start;
PointF endxy = m_线图像.m_RoiBase.startLine.pt_end;
PointF returnpoint = DdaFindPtImprove(ref tempImage3, startxy,
endxy, 门槛值, glob_Dir, new Size(_RoiW, _RoiH), ref pos);
p = new Pen(Color.Red, 1);//画出穿越点叉叉
g.DrawLine(p, new PointF(returnpoint.X, returnpoint.Y - 3), new PointF(returnpoint.X, returnpoint.Y + 3));
g.DrawLine(p, new PointF(returnpoint.X - 3, returnpoint.Y), new PointF(returnpoint.X + 3, returnpoint.Y));
}
到此,线图像设计完成。下一节讲一组线图像组成找线工具。(待续..............)以下是运行后线图像工具效果:
---------------------
Learning opencv续不足(七)线图像的设计D的更多相关文章
- 【opencv学习笔记七】访问图像中的像素与图像亮度对比度调整
今天我们来看一下如何访问图像的像素,以及如何改变图像的亮度与对比度. 在之前我们先来看一下图像矩阵数据的排列方式.我们以一个简单的矩阵来说明: 对单通道图像排列如下: 对于双通道图像排列如下: 那么对 ...
- 【图像处理】OpenCV+Python图像处理入门教程(七)图像形态学操作
图像形态学主要从图像内提取分量信息,该分量信息通常对表达图像的特征具有重要意义.例如,在车牌号码识别中,能够使用形态学计算其重要特征信息,在进行识别时,只需对这些特征信息运算即可.图像形态学在目标视觉 ...
- Python 图像处理 OpenCV (15):图像轮廓
前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python ...
- 【OpenCV入门教程之三】 图像的载入,显示和输出 一站式完全解析(转)
本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737 作者:毛星云(浅墨) ...
- (原)使用opencv的warpAffine函数对图像进行旋转
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5070576.html 参考网址: http://stackoverflow.com/questions ...
- OpenCV成长之路:图像直方图的应用
OpenCV成长之路:图像直方图的应用 2014-04-11 13:57:03 标签:opencv 图像 直方图 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否 ...
- OpenCV成长之路:图像滤波
http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394138 OpenCV成长之路:图像滤波 2014-04-11 14:28:44 标签:opencv 边缘检测 sobel ...
- OpenCV 鼠标手动绘制掩码图像
OpenCV 鼠标手动绘制掩码图像 完整的代码: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui ...
- 【opencv学习笔记六】图像的ROI区域选择与复制
图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像 ...
随机推荐
- tomcat管理员password设置
打开tomcat安装文件夹下的conf,然后打开tomcat-users.xml 在标签中加入 <user name="" password="" rol ...
- Fedora下克隆Octopress博客
我在自己的github上搭建了一个Octopress博客(http://songlee24.github.io/),用于不定期的写一些学习笔记和心得体会.但是有时候由于换了电脑或者重装了linux系统 ...
- Raphael.js image 在ie8以下的兼容性问题
Raphael.js 在ie7,ie8浏览器内绘制图形採用的vml,在绘制image的时候会解析成 <?xml:namespace prefix = "rvml" ns = ...
- 使用JavaScript开发IE浏览器本地插件实例
使用JavaScript开发IE浏览器本地插件实例 投稿:junjie 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2015-02-18我要评论 这篇文章主要介绍了使用JavaScript开发IE浏览器本 ...
- ubuntu拨号上网以及路由设置
1.宽带拨号 配置宽带连接信息:pppoeconf 拨号:pon dsl-provider 断开连接:poff dsl-provider 查看拨号日志:plog 2.路由设置 以下为rc.local文 ...
- C++中stringstream ostringstream istringstream使用方式
C++引入了ostringstream.istringstream.stringstream这三个类,要使用他们创建对象就必须包括sstream.h头文件. istringstream类用于运行C++ ...
- [bzoj5404]party
https://zybuluo.com/ysner/note/1240918 题面 这题面不好概括啊 解析 \(5pts\)算法 既然\(q=0\),打上文件输入输出即可. 当然不开够空间且不特判的小 ...
- 62. ExtJS + fileuploadfield实现文件上传
转自:https://www.cnblogs.com/yzuzhang/p/5128174.html 后台服务端接收文件的代码: /** * 后台上传文件处理Action */ @RequestMap ...
- Java 集合列表排序
主要是实现Comparator接口 数组排序: //按最后更新时间降序排列,时间相同的按照文件名生序排列 Arrays.sort(files, new Comparator<File>() ...
- jQuery Validate插件实现表单强大的验证功能
转自:http://www.jb51.net/article/76595.htm jQuery Validate插件捆绑了一套有用的验证方法,包括 URL 和电子邮件验证,同时提供了一个用来编写用户自 ...