opencv2使用形态学滤波对图像进行边缘及角点检測
#if !defined MORPHOF
#define MORPHOF #include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> class MorphoFeatures { private: // threshold to produce binary image
int threshold;
// structuring elements used in corner detection
cv::Mat cross;
cv::Mat diamond;
cv::Mat square;
cv::Mat x; void applyThreshold(cv::Mat& result) { // Apply threshold on result
if (threshold>0)
cv::threshold(result, result, threshold, 255, cv::THRESH_BINARY_INV);
} public: MorphoFeatures() : threshold(-1), cross(5,5,CV_8U,cv::Scalar(0)),
diamond(5,5,CV_8U,cv::Scalar(1)),
square(5,5,CV_8U,cv::Scalar(1)),
x(5,5,CV_8U,cv::Scalar(0)){ // Creating the cross-shaped structuring element
for (int i=0; i<5; i++) { cross.at<uchar>(2,i)= 1;
cross.at<uchar>(i,2)= 1;
} // Creating the diamond-shaped structuring element
diamond.at<uchar>(0,0)= 0;
diamond.at<uchar>(0,1)= 0;
diamond.at<uchar>(1,0)= 0;
diamond.at<uchar>(4,4)= 0;
diamond.at<uchar>(3,4)= 0;
diamond.at<uchar>(4,3)= 0;
diamond.at<uchar>(4,0)= 0;
diamond.at<uchar>(4,1)= 0;
diamond.at<uchar>(3,0)= 0;
diamond.at<uchar>(0,4)= 0;
diamond.at<uchar>(0,3)= 0;
diamond.at<uchar>(1,4)= 0; // Creating the x-shaped structuring element
for (int i=0; i<5; i++) { x.at<uchar>(i,i)= 1;
x.at<uchar>(4-i,i)= 1;
}
} void setThreshold(int t) { threshold= t;
} int getThreshold() const { return threshold;
} cv::Mat getEdges(const cv::Mat &image) { // Get the gradient image
cv::Mat result;
cv::morphologyEx(image,result,cv::MORPH_GRADIENT,cv::Mat()); // Apply threshold to obtain a binary image
applyThreshold(result); return result;
} cv::Mat getCorners(const cv::Mat &image) { cv::Mat result; // Dilate with a cross
cv::dilate(image,result,cross); // Erode with a diamond
cv::erode(result,result,diamond); cv::Mat result2;
// Dilate with a X
cv::dilate(image,result2,x); // Erode with a square
cv::erode(result2,result2,square); // Corners are obtained by differencing
// the two closed images
cv::absdiff(result2,result,result); // Apply threshold to obtain a binary image
applyThreshold(result); return result;
} void drawOnImage(const cv::Mat& binary, cv::Mat& image) { cv::Mat_<uchar>::const_iterator it= binary.begin<uchar>();
cv::Mat_<uchar>::const_iterator itend= binary.end<uchar>(); // for each pixel
for (int i=0; it!= itend; ++it,++i) {
if (!*it)
cv::circle(image,cv::Point(i%image.step,i/image.step),5,cv::Scalar(255,0,0));
}
}
}; #endif #include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include "morphoFeatures.h" int main()
{
// Read input image
cv::Mat image= cv::imread("d:/test/opencv/building.jpg",0);
if (!image.data)
return 0; // Display the image
cv::namedWindow("Image");
cv::imshow("Image",image); // Create the morphological features instance
MorphoFeatures morpho;
morpho.setThreshold(40); // Get the edges
cv::Mat edges;
edges= morpho.getEdges(image); // Display the edge image
cv::namedWindow("Edge Image");
cv::imshow("Edge Image",edges); // Get the corners
morpho.setThreshold(-1);
cv::Mat corners;
corners= morpho.getCorners(image);
cv::morphologyEx(corners,corners,cv::MORPH_TOPHAT,cv::Mat());
cv::threshold(corners, corners, 40, 255, cv::THRESH_BINARY_INV); // Display the corner image
cv::namedWindow("Corner Image");
cv::imshow("Corner Image",corners); // Display the corner on the image
morpho.drawOnImage(corners,image);
cv::namedWindow("Corners on Image");
cv::imshow("Corners on Image",image); cv::waitKey(); return 0;
}
opencv2使用形态学滤波对图像进行边缘及角点检測的更多相关文章
- opencv对图像进行边缘及角点检測
opencv对图像进行边缘及角点检測 先看结果: 代码: // ConsoleApplication1_812.cpp : Defines the entry point for the consol ...
- openCV2马拉松第19圈——Harris角点检測(自己实现)
计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/26824529 收入囊中 使用OpenCV的con ...
- Matlab实现Hough变换检測图像中的直线
Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至參数空间.变换公式例如以下: 变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系: 图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点 ...
- OpenCV2马拉松第14圈——边缘检測(Sobel,prewitt,roberts)
收入囊中 差分在边缘检測的角色 Sobel算子 OpenCV sobel函数 OpenCV Scharr函数 prewitt算子 Roberts算子 葵花宝典 差分在边缘检測究竟有什么用呢?先看以下的 ...
- 图像边缘检測--OpenCV之cvCanny函数
图像边缘检測--OpenCV之cvCanny函数 分类: C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1 ...
- OpenCV2马拉松第15圈——边缘检測(Laplace算子,LOG算子)
收入囊中 拉普拉斯算子 LOG算子(高斯拉普拉斯算子) OpenCV Laplacian函数 构建自己的拉普拉斯算子 利用拉普拉斯算子进行图像的锐化 葵花宝典 在OpenCV2马拉松第14圈--边缘检 ...
- OpenCV2马拉松第17圈——边缘检測(Canny边缘检測)
计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g 收入囊中 利用OpenCV Canny函数进行边缘检測 掌握Canny算法基本理论 ...
- Python下opencv使用笔记(七)(图像梯度与边缘检測)
梯度简单来说就是求导,在图像上表现出来的就是提取图像的边缘(无论是横向的.纵向的.斜方向的等等),所须要的无非也是一个核模板.模板的不同结果也不同.所以能够看到,全部的这些个算子函数,归结究竟都能够用 ...
- [PCL]点云渐进形态学滤波
PCL支持点云的形态学滤波,四种操作:侵蚀.膨胀.开(先侵蚀后膨胀).闭(先膨胀后侵蚀) 在#include <pcl/filters/morphological_filter.h>中定义 ...
随机推荐
- 破解phpjm.net加密,解密程序,全部公布
原文:破解phpjm.net加密,解密程序,全部公布 2014-05-23更新: 很久没人找我解密了,看来这加密已过时,现公布我这边最新的解密工具. 若有解不出的可联系qq: 267014855 (不 ...
- Linux 核心阅读工具vim+ctags+cscope+taglist
今天.介绍vim+ctags+cscope+taglist的内核阅读配置. 当使用过之后,我相信大部分人都会舍弃之前的Eclipse(我就是活生生的一个样例).我们先来看看实现的界面是怎么样的: 我们 ...
- JSON支持什么对象/类型?
原文:JSON支持什么对象/类型? 当一个面试官问你: JSON都支持什么对象/类型?你怎么回答? 也许他的本意是下面这个答案: JSON格式支持的数据类型有以下: 类型 描述 Number 在Jav ...
- win 开机 Microsoft corparation 滚动栏
在easybcd里设置 后保存!
- Oracle 11g服务详解
装上Oracle之后大家都会感觉到我们的电脑慢了下来,如何提高计算机的速度呢?我们应该打开必要的服务,关闭没有用的服务.下面是Oracle服务的详解: Oracle ORCL VSS Writer S ...
- sqlserver安全加固
sqlserver2012安装好以后必要的安全加固,不然非常多DBA的信息普通账户登录后都能够读取到. --use [master] --GO --DENY VIEW SERVER STATE ...
- VC++6.0版本号程序转成VS2010版
直接转换的时候遇到两个问题: 1.预编译头文件*.PCH找不到 2.static_cast": 无法从"void (__thiscall CView2::* )(void)&quo ...
- LVS+Keepalived实现高可用负载均衡(转)
LVS+Keepalived实现高可用负载均衡 一.原理 1.概要介绍 如果将TCP/IP划分为5层,则Keepalived就是一个类似于3~5层交换机制的软件,具 ...
- 云计算分布式大数据神器Spark实战高手之旅
从2012年1月份研究Spark到如今已经两年多的时间了. 在这两年多的时间里比較彻底的研究了Spark的源码并已经在2014年4月24日编写完毕了世界上第一本Spark书籍. 鉴于CSDN在大陆IT ...
- 一起来开发Android的天气软件(四)——使用Gson解析数据
离上一篇文章过去才4.5天,我们赶紧趁热打铁继续完毕该系列的天气软件的开发. 承接上一章的内容使用Volley实现网络的通信.返回给我们的是这一串Json数据{"weatherinfo&qu ...