Avere troppe caselle di delimitazione e cerchi dopo l'algoritmo di spartiacque - c ++, opencv, image-processing, bounding-box, spartiacque

Ho problemi a trovare riquadri e cerchi di delimitazione dopo aver usato lo spartiacque. ho usato Ricettario per la programmazione di applicazioni Opencv 2 Computer Vision libro per algoritmo spartiacque e opencv.org esempio per creare rettangoli e riquadri di delimitazione.

Il mio problema è che sto ricevendo troppe scatole e cerchi per il mio oggetto. Inoltre, perché aggiunge un bordo all'immagine?

Sto usando OpenCV 2.4.11 e Visual Studio Express 2013.

Questo è il mio codice:

#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include "header.h"

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
// Read Input Image
Mat src = imread("toy.png");

// Convert the input image to gray-scale
Mat src_gray;
cvtColor(src, src_gray, CV_BGR2GRAY);

// Threshold the gray-input image
Mat src_thresh;
threshold(src_gray, src_thresh, 100, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);

// Detect the foreground.
Mat fg;
erode(src_thresh, fg, Mat(), Point(-1, -1), 6);

// Detect the background
Mat bg;
dilate(src_thresh, bg, Mat(), Point(-1, -1), 6);
threshold(bg, bg, 1, 128, THRESH_BINARY_INV);

// Get the markers
Mat markers(src_thresh.size(), CV_8U, Scalar(0));
markers = fg + bg;

// Create watershed segmentation object
WatershedSegmenter segmenter;

// Set markers and process
segmenter.setMarkers(markers);
segmenter.process(src);

// Get segmentation result
Mat seg = segmenter.getSegmentation();

// Get watersheds
Mat ws = segmenter.getWatersheds();

// Display the result
imshow("Watershed", ws);

vector<vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;

/// Find contours
findContours(ws, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

/// Approximate contours to polygons + get bounding rects and circles
vector<vector<Point> > contours_poly(contours.size());
vector<Rect> boundRect(contours.size());
vector<Point2f>center(contours.size());
vector<float>radius(contours.size());

for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
approxPolyDP(Mat(contours[i]), contours_poly[i], 3, true);
boundRect[i] = boundingRect(Mat(contours_poly[i]));
minEnclosingCircle((Mat)contours_poly[i], center[i], radius[i]);
}


/// Draw polygonal contour + bonding rects + circles
Mat drawing = Mat::zeros(ws.size(), CV_8UC3);
for (int i = 0; i< contours.size(); i++)
{
drawContours(drawing, contours_poly, i, Scalar(0, 0, 255), 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point());
rectangle(drawing, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);
circle(drawing, center[i], (int)radius[i], Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);
}

/// Show in a window
imshow("Contours", drawing);

waitKey();
return 0;

}

Questo è il file header.h:

#if !defined WATERSHS
#define WATERSHS

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

class WatershedSegmenter {

private:

cv::Mat markers;

public:

void setMarkers(const cv::Mat& markerImage) {

// Convert to image of ints
markerImage.convertTo(markers, CV_32S);
}

cv::Mat process(const cv::Mat &image) {

// Apply watershed
cv::watershed(image, markers);

return markers;
}

// Return result in the form of an image
cv::Mat getSegmentation() {

cv::Mat tmp;
// all segment with label higher than 255
// will be assigned value 255
markers.convertTo(tmp, CV_8U);

return tmp;
}

// Return watershed in the form of an image
cv::Mat getWatersheds() {

cv::Mat tmp;
markers.convertTo(tmp, CV_8U, 255, 255);

return tmp;
}
};


#endif

toy.png:

watershed.png:

contours.png:

Grazie.

risposte:

Il problema è che stai passando findContour un'immagine binaria in cui sono impostati i bordi (in primo piano) 0e il resto (in background) è impostato su 255.

findContours si aspetta invece che il primo piano sia >0e lo sfondo è 0. Quindi è necessario invertire l'immagine binaria che stai passando findContour, piace:

/// Find contours
Mat ws_negate = ~ws;
findContours(ws_negate, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

L'immagine del risultato sarà: