簡單介紹

  在實際的應用中，我們常常需要對影象中的曲線進行描述、處理，這個曲線可以是輪廓，骨架或者其他。可以用deque<Point> 描述曲線，接下來簡單介紹下如何從圖片中搜索這些曲線並儲存。
  首先，輸入的圖片是一張二值圖片 (白色為曲線)，其中包含的曲線寬度為 1 畫素的 (如果曲線不是 1 畫素的 先提取其骨架)。遍歷尋找影象中第一個白色的點，然後從這個點開始延伸尋找曲線。注意，第一個找到的點不一定是曲線的端點，因此應該分別向兩邊尋找相鄰的點，因此deque 會好一些。每找到一個點，將其儲存deque 而後置黑（防止重複尋找）。搜尋到一個沒有相鄰點的點，表示一端搜尋完成。
   值得注意的一點是，我在寫搜尋相鄰點的時候，會首先搜尋此點與上一個點相鄰位置相對的位置，如果沒有，則分別搜尋向兩邊搜尋。這樣的好處是可以減少尋找的次數，而且當有相交的曲線時，能連線到我們一般認為的曲線。

程式碼

//尋找影象曲線上某個點的下一個點
bool findNextPoint(vector<Point> &_neighbor_points, Mat &_image, Point _inpoint, int flag, Point& _outpoint, int &_outflag)
{
    int i = flag;
    int count = 1;
    bool success = false;

    while (count <= 7)
    {
        Point tmppoint = _inpoint + _neighbor_points[i];
        if
 
 (tmppoint.x > 0 && tmppoint.y > 0 && tmppoint.x < _image.cols&&tmppoint.y < _image.rows)
        {
            if (_image.at<uchar>(tmppoint) == 255)
            {
                _outpoint = tmppoint;
                _outflag = i;
                success = true
 
;
                _image.at<uchar>(tmppoint) = 0;
                break;
            }
        }
        if (count % 2)
        {
            i += count;
            if (i > 7)
            {
                i -= 8;
            }
        }
        else
        {
            i += -count;
            if (i < 0)
            {
                i += 8;
            }
        }
        count++;
    }
    return success;
}
//尋找影象上的第一個點
bool findFirstPoint(Mat &_inputimg, Point &_outputpoint)
{
    bool success = false;
    for (int i = 0; i < _inputimg.rows; i++)
    {
        uchar* data = _inputimg.ptr<uchar>(i);
        for (int j = 0; j < _inputimg.cols; j++)
        {
            if (data[j] == 255)
            {
                success = true;
                _outputpoint.x = j;
                _outputpoint.y = i;
                data[j] = 0;
                break;
            }
        }
        if (success)
            break;
    }
    return success;
}
//尋找曲線 
void findLines(Mat &_inputimg, vector<deque<Point>> &_outputlines)
{
    vector<Point> neighbor_points = { Point(-1,-1),Point(0,-1),Point(1,-1),Point(1,0),Point(1,1),Point(0,1),Point(-1,1),Point(-1,0) };
    Point first_point;
    while (findFirstPoint(_inputimg, first_point))
    {
        deque<Point> line;
        line.push_back(first_point);
        //由於第一個點不一定是線段的起始位置，雙向找
        Point this_point = first_point;
        int this_flag = 0;
        Point next_point;
        int next_flag;
        while (findNextPoint(neighbor_points, _inputimg, this_point, this_flag, next_point, next_flag))
        {
            line.push_back(next_point);
            this_point = next_point;
            this_flag = next_flag;
        }
        //找另一邊
        this_point = first_point;
        this_flag = 0;
        //cout << "flag:" << this_flag << endl;
        while (findNextPoint(neighbor_points, _inputimg, this_point, this_flag, next_point, next_flag))
        {
            line.push_front(next_point);
            this_point = next_point;
            this_flag = next_flag;
        }
        if (line.size() > 10)
        {
            _outputlines.push_back(line);
        }
    }
}
//隨機取色 用於畫線的時候
Scalar random_color(RNG& _rng)
{
    int icolor = (unsigned)_rng;
    return Scalar(icolor & 0xFF, (icolor >> 8) & 0xFF, (icolor >> 16) & 0xFF);
}
int main()
{
    Mat image = imread("images\\2.bmp");
    Mat gray;
    cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);
    vector<deque<Point>> lines;
    findLines(gray, lines);
    cout << lines.size() << endl;
    //draw lines
    Mat draw_img = image.clone();
    RNG rng(123);
    Scalar color;
    for (int i = 0; i < lines.size(); i++)
    {
        color = random_color(rng);
        for (int j = 0; j < lines[i].size(); j++)
        {
            draw_img.at<Vec3b>(lines[i][j]) = Vec3b(color[0], color[1], color[2]);
        }
    }
    imshow("draw_img", draw_img);
    imwrite("images\\draw_img.bmp", draw_img);
    waitKey(0);
    system("pause");
    return 0;
}

結果

輸入影象

結果