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二值圖像的歐拉數(shù)計算公式

OpenCV學(xué)堂 ? 來源:OpenCV學(xué)堂 ? 作者:OpenCV學(xué)堂 ? 2022-06-30 11:08 ? 次閱讀

歐拉數(shù)定義

二值圖像分析中歐拉數(shù)重要的拓?fù)涮卣髦唬趫D像分析與幾何對象識別中有著十分重要的作用,二值圖像的歐拉數(shù)計算公式表示如下:
E = N – H 其中
E表示計算得到歐拉數(shù)
N表示聯(lián)通組件的數(shù)目
H表示在聯(lián)通組件內(nèi)部的洞的數(shù)目
下圖是二值圖像,白色背景,兩個對象、分析計算得到歐拉數(shù)的例子:

01d926cc-f7bf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

可以看到通過簡單的歐拉數(shù)屬性就可以對它們進行區(qū)分。左側(cè)對象中有兩個聯(lián)通區(qū)域,所以N=2,沒有洞孔區(qū)域,所以H=0, 計算得到歐拉數(shù)目為 2 – 0 = 。右側(cè)是大寫字母B,它只有一個聯(lián)通區(qū)域所以N = 1, 內(nèi)部有兩個洞孔區(qū)域所以H = 2,最終計算得到歐拉數(shù)為 2 – 1 = -1。對于任意一個幾何形狀來說,如果我們要求得它的歐拉數(shù),就首先要分析它的輪廓結(jié)構(gòu),然后根據(jù)輪廓層次結(jié)構(gòu)計算得到N與H值。

歐拉數(shù)是圖像幾何識別中重要的屬性,舉例如下圖中三個英文字母

01f57b74-f7bf-11ec-ba43-dac502259ad0.png?對字母A來說它的內(nèi)部有一個黑色孔洞,所以它的H=1,其本身是一個聯(lián)通組件所以N =1,最終計算得到歐拉數(shù)為 E = 1 -1 = 0,同樣可以計算B與C它們的歐拉數(shù)分布為-1與1,可見通過歐拉數(shù)屬性可以輕而易舉的區(qū)分ABC三個英文字母。

二:輪廓層次信息獲取

在OpenCV對二值圖像進行輪廓分析輸出的層次結(jié)構(gòu)會保存在一個Vec4i的結(jié)構(gòu)體中,這里有必要首先看一下輪廓發(fā)現(xiàn)API及其相關(guān)參數(shù)的解釋:

voidcv::findContours(
InputOutputArrayimage,
OutputArrayOfArrayscontours,
OutputArrayhierarchy,
intmode,
intmethod,
Pointoffset=Point()
)
image參數(shù)表示輸入的二值圖像
contours表示所有的輪廓信息,每個輪廓是一系列的點集合
hierarchy表示對應(yīng)的每個輪廓的層次信息,我們就是要用它實現(xiàn)對最大輪廓歐拉數(shù)的分析
mode表示尋找輪廓拓?fù)涞姆椒ǎ绻獙ふ彝暾膶哟涡畔?,要選擇參數(shù)RETR_TREE
method表示輪廓的編碼方式,一般選擇簡單鏈?zhǔn)骄幋a,參數(shù)CHAIN_APPROX_SIMPLE
offset表示是否有位移,一般默認(rèn)是0

上面的參數(shù)中最重要的是hierarchy信息,它的輸出是vector每個輪廓對應(yīng)的Vec4i結(jié)構(gòu)體里面四個值解釋如下:

02138222-f7bf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

上面的索引如果是負(fù)數(shù)就表示沒有相關(guān)層次信息,如果是非負(fù)數(shù)就表示有相關(guān)的層次關(guān)系信息。此外輪廓發(fā)現(xiàn)函數(shù)對輸入image圖像的要求必須滿足

  • 背景是黑色 ,0表示

  • 對象或者前景是白色,1表示

三:歐拉數(shù)計算方法

有了輪廓的層次信息與每個輪廓的信息之后,嘗試遍歷每個輪廓,首先通過調(diào)用findContours就可以獲取二值圖像的輪廓層次信息,然后遍歷每個輪廓,進行層次遍歷,獲得每層子輪廓的總數(shù),最終根據(jù)輪廓層級不同分為孔洞與連接輪廓的計數(shù),二者想減得到每個獨立外層輪廓的歐拉數(shù)。

二值化與輪廓發(fā)現(xiàn)的代碼如下:

Matgray,binary;
cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY);
threshold(gray,binary,0,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);
vectorhireachy;
vector<vector>contours;
findContours(binary,contours,hireachy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());

獲取同層輪廓的代碼如下:

vector<int>current_layer_holes(vector<Vec4i>layers,intindex){
intnext=layers[index][0];
vector<int>indexes;
indexes.push_back(index);
while(next>=0){
indexes.push_back(next);
next=layers[next][0];
}
returnindexes;
}

使用隊列迭代尋找遍歷每層的代碼如下:

while(!nodes.empty()){
//當(dāng)前層總數(shù)目
if(index%2==0){//聯(lián)通組件對象
n_total+=nodes.size();
}
else{//孔洞對象
h_total+=nodes.size();
}
index++;
//計算下一層所有孩子節(jié)點
intcurr_ndoes=nodes.size();
for(intn=0;nintvalue=nodes.front();
nodes.pop();
//獲取下一層節(jié)點第一個孩子
intchild=hireachy[value][2];
if(child>=0){
nodes.push(child);
}
}
}

四:運行與測試結(jié)果

測試圖一(ABC)與運行結(jié)果:

022be9de-f7bf-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg

測試圖二與運行結(jié)果

024b4b1c-f7bf-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg

五:完整源代碼

#include
#include

usingnamespacecv;
usingnamespacestd;

vector<int>current_layer_holes(vectorlayers,intindex);

intmain(intargc,char**argv){
Matsrc=imread("D:/holes.png");
if(src.empty()){
printf("couldnotloadimage...
");
return-1;
}
namedWindow("input",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input",src);

Matgray,binary;
cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY);
threshold(gray,binary,0,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);

vectorhireachy;
vector<vector>contours;
findContours(binary,contours,hireachy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());
Matresult=Mat::zeros(src.size(),src.type());
for(size_tt=0;tintnext=hireachy[t][0];//nextatthesamehierarchicallevel
intprev=hireachy[t][1];//prevatthesamehierarchicallevel
intchild=hireachy[t][2];//firstchild
intparent=hireachy[t][3];//parent
printf("next%d,previous%d,children:%d,parent:%d
",next,prev,child,parent);
drawContours(result,contours,t,Scalar(0,255,0),2,8);
//startcalculateeulernumber
inth_total=0;
intn_total=1;
intindex=1;
vector<int>all_children;
if(child>=0&&parent0){
//計算當(dāng)前層
queue<int>nodes;
vector<int>indexes=current_layer_holes(hireachy,child);
for(inti=0;iwhile(!nodes.empty()){
//當(dāng)前層總數(shù)目
if(index%2==0){//聯(lián)通組件對象
n_total+=nodes.size();
}
else{//孔洞對象
h_total+=nodes.size();
}
index++;
//計算下一層所有孩子節(jié)點
intcurr_ndoes=nodes.size();
for(intn=0;nintvalue=nodes.front();
nodes.pop();
//獲取下一層節(jié)點第一個孩子
intchild=hireachy[value][2];
if(child>=0){
nodes.push(child);
}
}
}
printf("holenumber:%d
",h_total);
printf("connectionnumber:%d
",n_total);
//計算歐拉數(shù)
inteuler_num=n_total-h_total;
printf("numberofeuler:%d
",euler_num);
drawContours(result,contours,t,Scalar(0,0,255),2,8);
//顯示歐拉數(shù)
Rectrect=boundingRect(contours[t]);
putText(result,format("euler:%d",euler_num),rect.tl(),FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.0,Scalar(255,255,0),2,8);
}
if(child0&&parent0){
printf("holenumber:%d
",h_total);
printf("connectionnumber:%d
",n_total);
inteuler_num=n_total-h_total;
printf("numberofeuler:%d
",euler_num);
drawContours(result,contours,t,Scalar(255,0,0),2,8);
Rectrect=boundingRect(contours[t]);
putText(result,format("euler:%d",euler_num),rect.tl(),FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.0,Scalar(255,255,0),2,8);
}

}

imshow("result",result);
waitKey(0);
return0;
}

vector<int>current_layer_holes(vectorlayers,intindex){
intnext=layers[index][0];
vector<int>indexes;
indexes.push_back(index);
while(next>=0){
indexes.push_back(next);
next=layers[next][0];
}
returnindexes;
}

PS:代碼未經(jīng)更多嚴(yán)格測試,僅供參考!

審核編輯 :李倩


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原文標(biāo)題:OpenCV輪廓層次分析實現(xiàn)歐拉數(shù)計算

文章出處:【微信號:CVSCHOOL,微信公眾號:OpenCV學(xué)堂】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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