OpenCVで部屋の境界を検出する方法

Question

フロアプランをクリアして壁を検出したいと思います。私はこの解決策を見つけましたが、コードを理解するのはかなり難しいです。私はOpenCVのと同じことを行うことができますどのように 特別このライン（それがどのように部屋内のテキストおよびその他のオブジェクトを削除しますか？）

DeleteSmallComponents[Binarize[img, {0, .2}]]; 

https://mathematica.stackexchange.com/questions/19546/image-processing-floor-plan-detecting-rooms-borders-area-and-room-names-t

img = Import["http://i.stack.imgur.com/qDhl7.jpg"] 
nsc = DeleteSmallComponents[Binarize[img, {0, .2}]]; 
m = MorphologicalTransform[nsc, {"Min", "Max"}] 

？

Answer 1

opencvでは、画像を処理する方法が少し異なります。いくつかの計算を行うには、より低レベルの方法で考える必要があります。低レベルでは、私は基本的な画像処理操作を考えています。例えば

、あなたが示した行：

DeleteSmallComponents[Binarize[img, {0, .2}]]; 

は、アルゴリズムによってOpenCVの中で表現することでした：

1. 2値化画像

2. 形態学的に近いか、シンプル/オープン拡張/浸食（に基づきますオブジェクトと背景の色は何ですか）：

   cv::threshold(img, img, 100, 255, CV_THRESH_BINARY); 
   cv::dilate(img, img, cv::Mat()); 
   cv::dilate(img, img, cv::Mat()); 
   

さらに独自の距離変換を実装する、または角を検出するために、例えば（という基本は、OpenCVの中に実装されている）ヒットとミス・ルーチンを使用することができます。

cv::Mat kernel = (cv::Mat_<int>(7, 7) << 
    0, 1, 0,0,0,0,0, 
    -1, 1, 0,0,0,0,0, 
    -1, 1, 0,0,0,0,0, 
    -1,1,0,0,0,0,0, 
    -1,1,0,0,0,0,0, 
    -1,1,1,1,1,1,1, 
    -1,-1,-1,-1,-1,-1,0); 
cv::Mat left_down,left_up,right_down,right_up; 
cv::morphologyEx(img, left_down, cv::MORPH_HITMISS, kernel); 
cv::flip(kernel, kernel, 1); 
cv::morphologyEx(img, right_down, cv::MORPH_HITMISS, kernel); 
cv::flip(kernel, kernel, 0); 
cv::morphologyEx(img, right_up, cv::MORPH_HITMISS, kernel); 
cv::flip(kernel, kernel, 1); 
cv::morphologyEx(img, left_up, cv::MORPH_HITMISS, kernel); 

大きなドット（単一の拡張後）と

もう一つの絵：

、その後、あなたは次のように絵を持っています

最後に、見つけたコーナーの座標を処理して部屋を決定することができます。

EDIT：ような「二重壁ライン」とのイメージのため： 我々は最初の二重壁のラインを「マージ」する必要があり、そのコードは次のように表示されます

：

cv::threshold(img, img, 220, 255, CV_THRESH_BINARY); 
cv::dilate(img, img, cv::Mat()); //small object textures 
cv::erode(img, img, cv::getStructuringElement(CV_SHAPE_RECT, cv::Size(5, 5)),cv::Point(-1,-1),2); 
cv::dilate(img, img, cv::getStructuringElement(CV_SHAPE_RECT, cv::Size(5, 5)), cv::Point(-1, -1), 3); 

をし、その結果画像は：

悲しいことに、画像のプロパティを変更する場合は、slightlする必要がありますアルゴリズムパラメータを変更する。一般的な解決法を提供する可能性はありますが、問題の可能な変形の大部分を決定しなければならず、より複雑になります。