c – Opencv：边缘检测,膨胀和质量绘图

图1原始图像

步骤1：检测每个对象的边缘,包括点和我想要删除的“环”以获得更好的性能.边缘检测的结果如图2所示.我使用Canny边缘探测器,但它对一些浅灰色点不起作用.我的第一个问题是如何关闭点的轮廓并尽可能减少其他噪音？

图2边缘检测

第2步：扩张每个物体.我找不到填补洞的好方法,所以我直接扩张它们.如图3所示,孔看起来太大,其他噪音也是如此.我的第二个问题是如何填充或扩大孔,以使它们以相同/相似的尺寸填充圆圈？

图3扩张

第3步：找到并绘制每个点的质心.如图4所示,由于粗略图像处理,存在“环”的标记,并且一些点以两个白色像素示出.想要的结果应该只显示一个点的点和一个白色像素.

图4：质量中心

这是我的这3个步骤的代码.任何人都可以帮助我的工作做得更好吗？

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
using namespace std;
using namespace cv;

// Global variables
Mat src,edge,dilation;
int dilation_size = 2;

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

int main(int argc,char* argv)
{
    IplImage* img = cvLoadImage("c:\\dot1.bmp",0);         // dot1.bmp = fig. 1

    // Perform canny edge detection
    cvCanny(img,img,33,100,3);

    // IplImage to Mat
    Mat imgMat(img);
    src = img;

    namedWindow("Step 1: Edge",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Step 1: Edge",src);

    // Apply the dilation operation
    Mat element = getStructuringElement(2,Size(2 * dilation_size + 1,2 * dilation_size + 1),Point(dilation_size,dilation_size));     // dilation_type = MORPH_ELLIPSE
    dilate(src,dilation,element);
    // imwrite("c:\\dot1_dilate.bmp",dilation);            

    namedWindow("Step 2: dilation",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Step 2: dilation",dilation);

    thresh_callback( 0,0 );

    waitKey(0);
    return 0;
}

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

    // Find contours
    findContours(dilation,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 mass centers
    Mat drawing = Mat::zeros(dilation.size(),CV_8UC1);
    for( int i = 0; i< contours.size(); i++ ) {
        Scalar color = Scalar(255,255,255);
        line(drawing,mc[i],color,1,8,0);
    }

    namedWindow("Step 3: Mass Centers",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Step 3: Mass Centers",drawing);
}