가장자리 (연결된 가장자리)를 감지하고 가장자리 길이 및 연결된 구성 요소를 찾습니다. 회전 반경

Question

original image 이 이미지에서 연결된 경계의 클러스터를 감지하려고합니다. 이 가장자리의 길이와 개별 클러스터의 회전 반경을 찾아야합니다. opencv 2.4.13을 사용하고 있습니다. 다음 코드를 사용하여 등고선을 사용하여 대량 클러스터를 감지했습니다.

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 
#include <iostream> 
#include <stdio.h> 
#include <stdlib.h> 

using namespace cv; 
using namespace std; 

Mat src; Mat src_gray; 
int thresh = 100; 
int max_thresh = 255; 
RNG rng(12345); 

/// Function header 
void thresh_callback(int, void*); 

/** @function main */ 
int main(int argc, char** argv) 
{ 
    /// Load source image and convert it to gray 
    src = imread(argv[1], 1); 

    /// Convert image to gray and blur it 
    cvtColor(src, src_gray, CV_BGR2GRAY); 
    blur(src_gray, src_gray, Size(3,3)); 

    /// Create Window 
    char* source_window = "Source"; 
    namedWindow(source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
    imshow(source_window, src); 

    createTrackbar(" Canny thresh:", "Source", &thresh, max_thresh, thresh_callback); 
    thresh_callback(0, 0); 

    waitKey(0); 
    return(0); 
} 

/** @function thresh_callback */ 
void thresh_callback(int, void*) 
{ 
    Mat canny_output; 
    vector<vector<Point> > contours; 
    vector<Vec4i> hierarchy; 

    /// Detect edges using canny 
    Canny(src_gray, canny_output, thresh, thresh*2, 3); 
    /// Find contours 
    findContours(canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); 

    /// Get the moments 
    vector<Moments> mu(contours.size()); 
    for(int i = 0; i < contours.size(); i++) 
    { mu[i] = moments(contours[i], false); } 

    /// Get the mass centers: 
    vector<Point2f> mc(contours.size()); 
    for(int i = 0; i < contours.size(); i++) 
    { mc[i] = Point2f(mu[i].m10/mu[i].m00 , mu[i].m01/mu[i].m00); } 

    /// Draw contours 
    Mat drawing = Mat::zeros(canny_output.size(), CV_8UC3); 
    Mat drawing2 = Mat::zeros(canny_output.size(), CV_8UC3); 
    for(int i = 0; i< contours.size(); i++) 
    {if(arcLength(contours[i], true)>900) 
     {Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255)); 
     drawContours(drawing, contours, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point()); 
     circle(drawing, mc[i], 4, color, -1, 8, 0);} 
    } 
    int length=0; 
    int j=0; 
    for(int i = 0; i< contours.size(); i++) 
    { 
    if(arcLength(contours[i], true)>length) 
    { 
     length=arcLength(contours[i], true); 
     j=i; 
    } 
    } 
    Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255)); 
     drawContours(drawing2, contours, j, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point()); 
     circle(drawing2, mc[j], 4, color, -1, 8, 0); 

    /// Show in a window 
    namedWindow("Contours", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
    imshow("Contours", drawing); 
    namedWindow("Contours2", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
    imshow("Contours_max", drawing2); 

    /// Calculate the area with the moments 00 and compare with the result of the OpenCV function 
    printf("\t Info: Area and Contour Length \n"); 
    for(int i = 0; i< contours.size(); i++) 
    { 

     if(arcLength(contours[i], true)>900) 
     {printf(" * Contour[%d] - Area (M_00) = %.2f - Area OpenCV: %.2f - Length: %.2f \n", i, mu[i].m00, contourArea(contours[i]), arcLength(contours[i], true)); 
     Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255)); 
     drawContours(drawing, contours, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point()); 
     circle(drawing, mc[i], 4, color, -1, 8, 0);} 
    } 
} 

윤곽은 공통 공유 에지에서 달라지고 논리적으로는 같은 클러스터이어야합니다. 내가주고있는 다음 윤곽선 이미지. contour extracted above a certain length

동일한 공유 에지를 갖는 많은 등고선이 다른 윤곽선으로 분리되어 표시됩니다. 나는 그것들을 같은 경계 클러스터의 일부로 원한다. 또한 경계의 길이와 회전 반경을 감지하는 방법을 제안 해주십시오. 도와주세요.

Answer 1

나는 당신의 질문에 의해 매우 혼란 스러워요 (코멘트에서 해명을 요청 것입니다,하지만 난 언급을 너무 멍청한 놈)

내가보고 이해하는 내용에 따라 내 유일한 조언은 당신이 원하는하지 않을 수있다 canny 필터를 사용합니다. 명확하게 말하면, 원본 이미지에는 이미 가장자리가 있습니다 ... canny 필터를 실행하면 원하는 "이중 모서리"를 얻을 수 있지만, 다시 한 번 당신이 달성하고자하는 것이 확실하지 않습니다.