引言圖像處理中經(jīng)常需要描述和處理圖像中的曲線，包括輪廓和骨架等。本文將介紹在二值圖像中如何檢測(cè)曲線并進(jìn)行提取。 基本思想給定一個(gè)帶有曲線像素寬度為1的二值圖像，檢測(cè)曲線的基本思想是遍歷圖像像素，找到

引言

圖像處理中經(jīng)常需要描述和處理圖像中的曲線，包括輪廓和骨架等。本文將介紹在二值圖像中如何檢測(cè)曲線并進(jìn)行提取。

基本思想

給定一個(gè)帶有曲線像素寬度為1的二值圖像，檢測(cè)曲線的基本思想是遍歷圖像像素，找到第一個(gè)白色的點(diǎn)，然后在該點(diǎn)的八鄰域內(nèi)找到下一個(gè)白色的點(diǎn)，并將找到的點(diǎn)的灰度值置為0，保存找到點(diǎn)的坐標(biāo)。如果八鄰域內(nèi)沒有找到白色點(diǎn)，則表示一端搜索完成。

注意事項(xiàng)

- 第一個(gè)找到的點(diǎn)不一定是曲線的端點(diǎn)，因此應(yīng)該分別向兩邊尋找相鄰的點(diǎn)。

- 在搜尋相鄰像素點(diǎn)時(shí)，會(huì)首先搜尋此點(diǎn)與上一個(gè)點(diǎn)相鄰像素相對(duì)的位置，這樣可以減少尋找的次數(shù)，并且當(dāng)有相交的曲線時(shí)，能正確連接到我們認(rèn)為的曲線。

程序示例

以下是尋找第一個(gè)點(diǎn)和八鄰域中尋找曲線上某個(gè)點(diǎn)的下一個(gè)點(diǎn)的相關(guān)代碼示例：

```c

bool findFirstPoint(Mat maskImg, Point outPoint) {

bool success false;

for (int i 0; i < ; i ) {

unsigned char *pData (unsigned char*)( i * );

for (int j 0; j < ; j ) {

if (pData[j] 255) {

success true;

outPoint.x j;

outPoint.y i;

pData[j] 0;

break;

}

}

if (success)

break;

}

return success;

}

bool findNextPoint(vector neiPt, Mat image, Point currPt, int currFlag, Point outPt, int outFlag) {

// 實(shí)現(xiàn)略...

}

```

尋找曲線過程

通過 `findFirstPoint` 找到初始點(diǎn)后，利用 `findNextPoint` 函數(shù)在八鄰域中尋找曲線的每個(gè)點(diǎn)，直到搜索完整條曲線。最終得到曲線的集合 `outLines`。

主函數(shù)示例

以下是主函數(shù)的簡(jiǎn)化示例，其中使用隨機(jī)顏色繪制曲線并輸出結(jié)果圖像：

```c

int main() {

Mat binaryImg imread("", 0);

vector> lines;

findLines(binaryImg, lines);

// 繪制曲線

Mat draw_img;

cvtColor(binaryImg, draw_img, CV_GRAY2BGR);

RNG rng(123);

Scalar color;

for (int i 0; i < (); i ) {

color random_color(rng);

for (int j 0; j < lines[i].size(); j ) {

draw_(lines[i][j]) Vec3b(color[0], color[1], color[2]);

}

}

imshow("draw_img", draw_img);

imwrite("draw_", draw_img);

waitKey(0);

return 0;

}

```

通過以上流程，我們可以在圖像中成功檢測(cè)和提取曲線，為進(jìn)一步的圖像處理和分析提供了基礎(chǔ)。

以上是關(guān)于OpenCV曲線檢測(cè)與提取的實(shí)踐文章，希望對(duì)您有所幫助。