opencv学习篇(3)snake轮廓检测

opencv学习篇(3)snake轮廓检测opencv例子里没有提供cvsnakeimage的使用方法,在此整理一个例子,可以形象的看看snake算法的结果,大致做法是:首先设定域值分割,把基本的轮廓找出来,见图中蓝色轮廓线,再将轮廓点传入cvSnakeImage函数,计算出绿色的snake轮廓线。其中参数alpha代表点相互靠拢的权值(0-1.0),beta表示弯曲能量(越小越容易弯曲)(0-1.0),gamma表示整体

opencv例子里没有提供cvsnakeimage的使用方法,在此整理一个例子,可以形象的看看snake算法的结果,大致做法是:

首先设定域值分割,把基本的轮廓找出来,见图中蓝色轮廓线,再将轮廓点传入cvSnakeImage函数,计算出绿色的snake轮廓线。

其中参数alpha代表点相互靠拢的权值(0-1.0),beta表示弯曲能量(越小越容易弯曲)(0-1.0),gamma表示整体能量(0-1.0)。其中参数我自己也不确定具体的范围,最好自己更改不同的范围试试.

程序运行结果

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程序运行结果

// TrainingTools.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
 
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <string.h>
#include <cxcore.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <fstream>
 
 
IplImage *image = 0 ; //原始图像
IplImage *image2 = 0 ; //原始图像copy
 
using namespace std;
int Thresholdness = 141;
int ialpha = 20;
int ibeta=20; 
int igamma=20; 
 
void onChange(int pos)
{
  
  
 
	if(image2) cvReleaseImage(&image2);
	if(image) cvReleaseImage(&image);
 
	image2 = cvLoadImage("grey.bmp",1); //显示图片
	image= cvLoadImage("grey.bmp",0);
 
	cvThreshold(image,image,Thresholdness,255,CV_THRESH_BINARY); //分割域值 
 
	CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
	CvSeq* contours = 0;
 
	cvFindContours( image, storage, &contours, sizeof(CvContour), //寻找初始化轮廓
		CV_RETR_EXTERNAL , CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );
 
	if(!contours) return ; 
	int length = contours->total;	
	if(length<10) return ; 
	CvPoint* point = new CvPoint[length]; //分配轮廓点
 
	CvSeqReader reader;
	CvPoint pt= cvPoint(0,0);;	
	CvSeq *contour2=contours;	
 
	cvStartReadSeq(contour2, &reader);
	for (int i = 0; i < length; i++)
	{
  
  
		CV_READ_SEQ_ELEM(pt, reader);
		point[i]=pt;
	}
	cvReleaseMemStorage(&storage);
 
	//显示轮廓曲线
	for(int i=0;i<length;i++)
	{
  
  
		int j = (i+1)%length;
		cvLine( image2, point[i],point[j],CV_RGB( 0, 0, 255 ),1,8,0 ); 
	}
 
	float alpha=ialpha/100.0f; 
	float beta=ibeta/100.0f; 
	float gamma=igamma/100.0f; 
 
	CvSize size; 
	size.width=3; 
	size.height=3; 
	CvTermCriteria criteria; 
	criteria.type=CV_TERMCRIT_ITER; 
	criteria.max_iter=1000; 
	criteria.epsilon=0.1; 
	cvSnakeImage( image, point,length,&alpha,&beta,&gamma,CV_VALUE,size,criteria,0 ); 
 
	//显示曲线
	for(int i=0;i<length;i++)
	{
  
  
		int j = (i+1)%length;
		cvLine( image2, point[i],point[j],CV_RGB( 0, 255, 0 ),1,8,0 ); 
	}
	delete []point;
 
}
 
int main(int argc, char* argv[])
{
  
  
 
 
	cvNamedWindow("win1",0); 
	cvCreateTrackbar("Thd", "win1", &Thresholdness, 255, onChange);
	cvCreateTrackbar("alpha", "win1", &ialpha, 100, onChange);
	cvCreateTrackbar("beta", "win1", &ibeta, 100, onChange);
	cvCreateTrackbar("gamma", "win1", &igamma, 100, onChange);
	cvResizeWindow("win1",300,500);
	onChange(0);
 
	for(;;)
	{
  
  
		if(cvWaitKey(40)==27) break;
		cvShowImage("win1",image2);
	}
 
	return 0;
}

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