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이 이미지가 있습니다. Image of a map이미지의 영역 인식
내가 원하는 : - 1. 2. 다른 지역
에 연결되는 지역 인식이 이미지의 모든 영역을 인식내 목표는이 이미지와 출력에 네 개의 컬러 정리를 적용하는 것입니다 제대로 색칠 된 이미지. 저는 파이썬과 opencv의 초보자입니다.
귀하의 도움을 크게 바랍니다.
이 이미지가 있습니다. Image of a map이미지의 영역 인식
내가 원하는 : - 1. 2. 다른 지역
에 연결되는 지역 인식이 이미지의 모든 영역을 인식내 목표는이 이미지와 출력에 네 개의 컬러 정리를 적용하는 것입니다 제대로 색칠 된 이미지. 저는 파이썬과 opencv의 초보자입니다.
귀하의 도움을 크게 바랍니다.
여기는 원하는 것을 수행하는 MATLAB 코드입니다. 파이썬에서 그것을 구현하기가 너무 복잡하지 않아야 + OpenCV의 :
출력은 그 모양% read image
m = rgb2gray(imread('map.jpg'));
% remove noise
m = medfilt2(m);
b = m < 250;
se1 = strel('disk',1,0);
se2 = ones(7);
b = imclose(imopen(b,se1),se2);
% skeletonize
B = bwmorph(b,'skel',inf);
% remove background
R = padarray(~B,[1 1],1);
bg = bwselect(R,1,1,4);
R(bg) = 0;
R = R(2:end-1,2:end-1);
% get regions connected components
ccRegions = bwconncomp(R,4);
maskRegions = false([size(R),ccRegions.NumObjects]);
MAP = zeros(size(R));
% generate a binary mask for each region, dilate it to detect overlaps
% between neigbors
for ii = 1:ccRegions.NumObjects
maskRegions((ii - 1)*numel(R) + (ccRegions.PixelIdxList{ii})) = 1;
maskRegions(:,:,ii) = imdilate(maskRegions(:,:,ii),se1);
MAP(maskRegions(:,:,ii)) = ii;
end
% detect neighbors using masks overlapping
neighborsRegions = cell(ccRegions.NumObjects,1);
for ii = 1:ccRegions.NumObjects
r = repmat(maskRegions(:,:,ii),[1 1 ccRegions.NumObjects]);
idxs = any(any(r & maskRegions,1),2); %indexes of touching neighbors
idxs(ii) = 0; % remove self index
neighborsRegions{ii} = find(idxs);
end
% show result
imshow(MAP,[])
c = regionprops(ccRegions,'Centroid');
for ii = 1:ccRegions.NumObjects
text(c(ii).Centroid(1),c(ii).Centroid(2),num2str(ii),'FontSize',20,'Color','r');
end
그리고 각 지역의 이웃입니다
neighborsRegions = {[2;3]
[1;3;4]
[1;2;4;5;6]
[2;3;6]
[3;6]
[3;4;5]
[]}
정말 고마워요 동료. –