OpenCV直线拟合检测

OpenCV直线拟合检测

霍夫直线检测容易受到线段形状与噪声的干扰而失真,这个时候我们需要另辟蹊径,通过对图像进行二值分析,提取骨架,对骨架像素点拟合生成直线,这种做法在一些场景下非常有效,而且效果很好,在各个论坛以及QQ群中经常有人问OpenCV中如何通过一些点来拟合直线,其实OpenCV中都有现成的函数可以使用。在介绍具体的编码之前,首先介绍一下相关知识点:

一:相关知识点

1. 距离变换

距离变换是二值图像处理与操作中常用手段,在骨架提取,图像窄化中常有应用。距离变换的结果是得到一张与输入图像类似的灰度图像,但是灰度值只出现在前景区域。并且越远离背景边缘的像素灰度值越大。OpenCV中距离变换的函数如下:

DIST_L1、DIST_L2、DIST_C计算像素距离方式如下:

其中当选择DIST_L2与DIST_MASK_PRECISE时候,OpenCV会使用TBB并行计算加速,DIST_L1与DIST_C是比较精确的距离计算方式、DIST_L2是比较快而粗糙的距离计算方式。下图是基于DIST_L2计算得到结果:

2. 水平与垂直投影

关于这个OpenCV中我没有发现直接可以使用的相关API,所以我自己写了点代码,二值图像的水平或者垂直投影可以用于粘连字符分割、对象分离,发现局部极大值像素等处理,是非常重要的二值图像分析与处理手段。假设有二值图像与其像素分布如下:

其水平与垂直投影则分别如下:

二:案例分析

对上面这样一张图像,需要对其提取水平与垂直的两条直线,完整的代码实现分为如下几步:1.对二值图像实现距离变换

2.水平与垂直投影提取骨架

3.根据骨架像素点拟合直线

每步执行之后的输出分别如下:

距离变换结果

骨架提取结果

拟合直线结果

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"直线拟合"获取源码。

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