OpenCv 2.3 C - Как изолировать объект внутри изображения

У меня есть изображение вроде:

source

Я хочу удалить черные строки и столбцы вокруг числа. Поэтому я хочу, чтобы результат:

output

Я пробую это:

void findX(IplImage* imgSrc,int* min, int* max){
    int i;
    int minFound=0;
    CvMat data;
    CvScalar maxVal=cvRealScalar(imgSrc->width * 255);
    CvScalar val=cvRealScalar(0);
    //For each col sum, if sum < width*255 then we find the min
    //then continue to end to search the max, if sum< width*255 then is new max
    for (i=0; i< imgSrc->width; i++){
        cvGetCol(imgSrc, &data, i);
        val= cvSum(&data);
        if(val.val[0] < maxVal.val[0]){
            *max= i;
            if(!minFound){
                *min= i;
                minFound= 1;
            }
        }
    }
}

void findY(IplImage* imgSrc,int* min, int* max){
    int i;
    int minFound=0;
    CvMat data;
    CvScalar maxVal=cvRealScalar(imgSrc->width * 255);
    CvScalar val=cvRealScalar(0);
    //For each col sum, if sum < width*255 then we find the min
    //then continue to end to search the max, if sum< width*255 then is new max
    for (i=0; i< imgSrc->height; i++){
        cvGetRow(imgSrc, &data, i);
        val= cvSum(&data);
        if(val.val[0] < maxVal.val[0]){
            *max=i;
            if(!minFound){
                *min= i;
                minFound= 1;
            }
        }
    }
}
CvRect findBB(IplImage* imgSrc){
    CvRect aux;
    int xmin, xmax, ymin, ymax;
    xmin=xmax=ymin=ymax=0;

    findX(imgSrc, &xmin, &xmax);
    findY(imgSrc, &ymin, &ymax);

    aux=cvRect(xmin, ymin, xmax-xmin, ymax-ymin);

    //printf("BB: %d,%d - %d,%d\n", aux.x, aux.y, aux.width, aux.height);

    return aux;

}

Итак, я использую:

IplImage *my_image = cvLoad....
CvRect bb = findBB(my_image);
IplImage *new_image = cvCreateImage(cvSize(bb.width,bb.height), my_image->depth, 1);
cvShowImage("test",new_image);

это не работает, потому что я пытаюсь проверить, есть ли в новом изображении черные строки или столбцы, и они присутствуют. Что я могу сделать? Кто-нибудь может мне помочь? (извините за мой английский!)

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Один из способов сделать это - просто выполнить метод ограничивающего прямоугольника для определения цифры, как показано на рисунке ниже:

enter image description here

Поскольку ваше изображение уже обработано, техника ограничивающего прямоугольника, которую я использую, намного проще.

После этой процедуры все, что вам действительно нужно сделать, это установить ROI (область интересов) исходного изображения в область, определенную полем, чтобы добиться эффекта обрезки и изолировать объект:

enter image description here

Обратите внимание, что в полученном изображении есть одна дополнительная строка/столбец пикселей на границе, которые не являются белыми. Ну, они тоже не черные. Это потому, что я не выполнил какой-либо пороговый метод для бинаризации изображения в черно-белый. В приведенном ниже коде демонстрируется техника ограничивающего прямоугольника, выполняемая в полутоновой версии изображения.

Это в значительной степени дорожная карта для достижения того, чего вы хотите. В образовательных целях я делюсь кодом, который я написал, используя интерфейс OpenCV на С++. Я уверен, что вы можете преобразовать его в интерфейс C.

#include <cv.h>
#include <highgui.h>

#include <vector>


int main(int argc, char* argv[])
{
    cv::Mat img = cv::imread(argv[1]);

    // Convert RGB Mat to GRAY
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);

    // Store the set of points in the image before assembling the bounding box
    std::vector<cv::Point> points;
    cv::Mat_<uchar>::iterator it = gray.begin<uchar>();
    cv::Mat_<uchar>::iterator end = gray.end<uchar>();
    for (; it != end; ++it)
    {
        if (*it) points.push_back(it.pos());
    }

    // Compute minimal bounding box
    cv::RotatedRect box = cv::minAreaRect(cv::Mat(points));

// Draw bounding box in the original image (debug purposes)
//cv::Point2f vertices[4];
//box.points(vertices);
//for (int i = 0; i < 4; ++i)
//{
        //cv::line(img, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], cv::Scalar(0, 255, 0), 1, CV_AA);
//}
//cv::imshow("box", img);
//cv::imwrite("box.png", img);

    // Set Region of Interest to the area defined by the box
    cv::Rect roi;
    roi.x = box.center.x - (box.size.width / 2);
    roi.y = box.center.y - (box.size.height / 2);
    roi.width = box.size.width;
    roi.height = box.size.height;

    // Crop the original image to the defined ROI
    cv::Mat crop = img(roi);
    cv::imshow("crop", crop);

    cv::imwrite("cropped.png", crop);
    cvWaitKey(0);

    return 0;
}