rilevamento Line in immagine

Question

Sono nuovo di elaborazione delle immagini e ho cercato di individuare le linee verticali di utilizzare questo code-

image=imread('benzene.jpg'); 
BW = im2bw(image); 
w1=[-1 2 -1 ; -1 2 -1 ; -1 2 -1]; 
g=(imfilter(double(BW),w1)); 
g=abs(g); 
T=max(g(:)); 
g=g>=T; 
imshow(g); 

Questa era la mia immagine-

E questo è ciò che Ho ottenuto dopo aver eseguito le operazioni -

Quindi la mia domanda è perché sto ricevendo questa uscita? Ci sono 10 ver linee verticali se i doppi legami verticali sono contati come 2 linee verticali distinte. Inoltre, se voglio ottenere orizzontale, verticale, 45 e -45 tutte le linee, come posso usare tutte e 4 le maschere per ottenere una singola uscita?

Answer 1

Un semplice suggerimento che ho è quello di rilevare il gradiente e determinare l'orientamento di un punto di bordo. Ricordare che l'orientamento è nella direzione che è perpendicolare sul bordo. Pertanto, se si desidera trovare linee verticali, la direzione perpendicolare a una linea verticale è orizzontale, ovvero 180 gradi o -180 gradi rispetto al piano cartesiano. Pertanto, per ogni orientamento dei punti di bordo rilevati, se l'orientamento è -180 gradi o 180 gradi, impostare l'uscita di questa posizione su true, oppure su false. Per rilevare gli orientamenti dei gradienti, utilizzare imgradient dalla casella degli strumenti di elaborazione delle immagini. Sto assumendo questo è disponibile come sono stati utilizzati sia imread e im2bw e sono entrambi parte di quella cassetta degli attrezzi:

im = imread('http://i.stack.imgur.com/bdNOt.png'); 
tol = 5; 
[~,ang] = imgradient(im); 
out = (ang >= 180 - tol | ang <= -180 + tol); 
imshow(out); 

Il codice utilizza una variabile denominata tol per definire una tolleranza negli angoli si desidera rilevare a conto di rumore o bordi che sembrano verticali ma quando l'angolo è calcolato, potrebbe non sembrare. Fondamentalmente, stiamo cercando qualsiasi punto i cui angoli siano entro 180 gradi o -180 gradi.

Questo è quello che si ottiene:

Come mezzo di post-elaborazione, si potrebbe usare bwareaopen per filtrare le regioni di pixel le cui aree di scendere al di sotto di un certo importo.Approfittando del fatto che le linee verticali hanno una superficie maggiore rispetto alle altre pixel, si potrebbe fare qualcosa di simile:

out_filter = bwareaopen(out, 50); 

Otteniamo:

---

Ora, se si vuoi rilevare le linee orizzontali, dovresti trovare gli orientamenti dei gradienti che possono essere sia -90 o 90 gradi. Questo ha senso perché quelle linee che sono orizzontali, la direzione perpendicolare a una linea orizzontale è effettivamente verticale, e cioè sia -90 o 90 gradi. Se si desiderano le linee oblique, se si desidera una linea di appoggio a sinistra, cercare angoli di 45 gradi o -135 gradi e una linea di appoggio a destra, a -45 gradi o 135 gradi. Ti lascerò capire perché questi angoli sono davvero rappresentativi di questi tipi di linee.

Non sono righe orizzontali nell'immagine che hai fornito, quindi mi limiterò a cercare linee inclinate: linee che si appoggiano

Sinistra

Nota: ho dovuto aumentare la tolleranza dovuta agli errori di quantizzazione.

im = imread('http://i.stack.imgur.com/bdNOt.png'); 
tol = 20; 
[~,ang] = imgradient(im); 
out = (ang >= 45 - tol & ang <= 45 + tol) | (ang >= -135 - tol & ang <= -135 + tol); 
out_filter = bwareaopen(out, 50); 
imshow(out_filter); 

linee destro inclinate:

anche dovuto aumentare la tolleranza anche qui:

im = imread('http://i.stack.imgur.com/bdNOt.png'); 
tol = 20; 
[~,ang] = imgradient(im); 
out = (ang >= 135 - tol & ang <= 135 + tol) | (ang >= -45 - tol & ang <= -45 + tol); 
out_filter = bwareaopen(out, 50); 
imshow(out_filter); 

Answer 2

Sono ancora in procinto di farlo. Ma fino adesso ho questo. Non ho usato il filtro ma piuttosto uno diverso.

Ho usato la prima immagine che hai fornito. I filtri sono descritti qui: image_filters.

image=imread('benzene.png'); 
BW = im2bw(image); 
w1=(1/3)*[1 0 -1;1 0 -1;1 0 -1]; 
g=(imfilter(double(BW),w1)); 
g(g<1)=0; 
imshow(g); 

L'output che ho ottenuto è questa: Come si può vedere il risultato non è ancora completa. Posso suggerirti di provare due cose: usa l'operatore dell'erosione morfologica per rimuovere i piccoli elementi. È inoltre possibile utilizzare i componenti connessi per farlo.

Nel frattempo cercare di fare quello che ho suggerito. Se avrò la risposta, la aggiornerò.

Answer 3

Un approccio diverso è quello di utilizzare il fatto che tutte le linee che descrivono i legami hanno lo stesso rapporto di aspetto e area. dopo aver filtrato l'immagine lasciandola solo con i legami, possiamo osservare l'orientamento o l'elenco degli indici che li compongono per rilevare se sono verticali o quant'altro. Tutto questo può essere fatto usando regionprops.

image=rgb2gray(imread('benzene.png')); 
d=abs(255-image); % inverse the image 
d=im2bw(d); 
stat=regionprops(d,'Area', 'Orientation','PixelIdxList'); 
areas=[stat.Area]; 
hist(areas) 

Controllo dell'istogramma mostra dove tagliare per le linee, le linee hanno aree più piccole rispetto alle lettere, e dovrebbero avere approssimativamente la stessa superficie. Così ho tagliato per le aree sotto i 1000 pixel:

idx=find(areas<1000); 
angs=round([stat(idx).Orientation]); 

Ora è possibile utilizzare il angs e idx per ottenere che mai tipo di linea che si desidera. Per esempio consente solo tracciare le linee di 30 gradi:

d2=zeros(size(d)); 
d2(vertcat(stat(idx(angs==30)).PixelIdxList))=1; 
imagesc(d2) 

Si noti che al momento ho iniziato a rispondere a questa domanda l'immagine che ho preso era il file benzene.png. Ora mi rendo conto che hai fornito un'immagine diversa da quella originale, in modo tale che le linee che raffigurano i legami non siano separate, piuttosto che tu abbia "anelli". Vedrò più tardi se potrò occuparmi anche di questo se vuoi che lo faccia.

EDIT:

trovare la linea rilevante per la nuova immagine, in cui si dispone di anelli, l'unica differenza le linee hanno è che, beh, sono "linee" rette e non curvo. Così ho ricorrere al amata Hough transform a raccoglierli:

image=imread('http://i.stack.imgur.com/bdNOt.png'); 
d=abs(1-image); % inverse the image 
BW=im2bw(d); 
BW = bwmorph(BW,'skel',1); 
[H, T, R] = hough(BW,'Theta',-90:10:80); 
P = houghpeaks(H, 100,'NHoodSize',[3 3],'threshold',1); 
lines = houghlines(BW, T, R, P, 'FillGap',5, 'MinLength', 35); 

Diamo ottenere gli angoli delle linee rilevate:

angs=round([lines.theta]); 

vedrai che qui angs genererà valori di 0, -60 o 60 gradi.

che vogliate tracciare solo quelli che sono a 0 gradi:

p1=vertcat(lines(angs==0).point1); 
p2=vertcat(lines(angs==0).point2); 

imshow(BW, 'InitialMag',200, 'Border','tight'), hold on 

for k = 1:size(p1,1) 
    line([p1(k,1) p2(k,1)],[p1(k,2) p2(k,2)], 'LineWidth',4,... 
    'Color',[1 0 0]); hold on 
end 
hold off