Objective-c（Cocoa）の画像上の白いピクセルのラインを検出する

Question

Webサービスからの画像を使用するアプリケーションを構築しています。残念ながら、画像は白く塗りつぶされています（サービスのサイズが変更されたときは、ずっと前です）。

イメージに同じ白いニュアンスの行、水平または垂直の完全な線があるかどうかを検出し、イメージをトリミングするクラスを作成したいとします。 - 横線（全幅と1pxの高さ）を通し、すべての横に同じ白いニュアンスがあるかどうかを確認してください： -

（後で最適化するには、firskと最後のピクセルを検出して色を検出し、一致する場合は半分の方法などをチェックします） - 最初の草案では重要ではありません。

詰め物については、詰め物のサイズについては確信できません。画像はさまざまなサイズと比率であり、同じサイズになるようにパディングされています。パディングされた罫線はイメージからイメージに変わります。

編集：ここでは が1：http://i.dbastatic.dk/images/3/37//74438337_30052011063215_9539_3.jpg、垂直1：http://i.dbastatic.dk/images/3/40//74273140_23052011090107_0806_3.jpgとトリッキーな1：最後には、部分的に白い背景を持っていることをhttp://i.dbastatic.dk/images/3/61/500396561_27052011171605_5877_3.jpgノート、私は白っぽいピクセルはすべてにわたって行くかどうかを検出する必要がある理由画像の幅。

よろしくお願いします。開始するにはコード例を教えてください。難しいのは、イメージをピクセル単位で実行し、色を検出することです。

多分、C++は彼の方がはるかに高速でしょうか？

私は画像を横断する簡単なはずここからので

Answer 1

NSImage* yourImage; 
NSBitmapImageRep *bitmapRep = [NSBitmapImageRep imageRepWithData:[yourImage TIFFRepresentation]]; 

unsigned char* pixelData = [bitmapRep bitmapData]; 

ピクセルは、RGBフォーマットで、おそらくです:-)私にあなたの最高のショットを与えるC++とObjective-Cの両方が可能ですピクセルごとに。

あなたは、データ形式を確認できます。

int depth  = [bitmapRep bitsPerSample]; 
int channels = [bitmapRep samplesPerPixel]; 
int height  = [bitmapRep size].height; 
int width  = [bitmapRep size].width; 

EDIT：私は少し（汚い&速い）テストプログラムを書いたWajihの主張を検証するために、私はとの国境を決定するために、いくつかの助けが必要私は、Wajihが特別なハフ変換（kht）実装（OpenCVバージョンではない）を指していることに気付きました。私はkhtの時間測定がありません。私は、jpg圧縮アーチファクトを処理するソースコードを更新しました。

std::string origFileName("../data/500396561_27052011171605_5877_3.jpg"); 
cv::Mat image = cv::imread(origFileName, 0); 

std::cout << __PRETTY_FUNCTION__ << " -- widht, height = " << image.cols << ", " << image.rows << std::endl; 

QElapsedTimer naiveTimer; 
naiveTimer.start(); 
unsigned int x1 = 0; 
unsigned int y1 = 0; 
unsigned int x2 = 0; 
unsigned int y2 = 0; 

const unsigned int thresholdColor = 15; // how much may the color deviate 
const unsigned int thresholdPixel = 5; // how many false detections do you want to tolerate 

for (unsigned int ii = 0; ii < 1000; ++ii) 
{ 
    x1 = y1 = x2 = y2 = 0; 
    unsigned char* pixel = image.ptr<unsigned char>(0); 
    unsigned char border = *pixel; 
    bool top = true; 

    // horizontal border lines 
    for (int yy = 0; yy < image.rows; ++yy) 
    { 
     pixel = image.ptr<unsigned char>(yy); 
     int count = 0; 
     for (int xx = 0; xx < image.cols; ++xx) 
     { 
      if (255 - *pixel < thresholdColor) 
       ++count; 

      ++pixel; 
     } 
     if (image.cols - count < thresholdPixel) 
     { 
      if (top) ++y1; 
      else ++y2; 
     } 
     else top = false; 
    } 
    y2 = image.rows - y2; 


    // vertical border lines 
    bool left = true; 
    pixel = image.ptr<unsigned char>(0); 
    unsigned int offset = image.ptr<unsigned char>(1) - pixel; 
    for (int xx = 0; xx < image.cols; ++xx) 
    { 
     int count = 0; 
     unsigned char* colPixel = pixel++; 
     for (int yy = 0; yy < image.rows; ++yy) 
     { 
      if (255 - *colPixel < thresholdColor) 
       ++count; 

      colPixel += offset; 
     } 
     if (image.rows - count < thresholdPixel) 
     { 
      if (left) ++x1; 
      else ++x2; 
     } 
     else left = false; 
    } 
    x2 = image.cols - x2; 
} 

std::cout << __PRETTY_FUNCTION__ << " -- Time elapsed: " << naiveTimer.elapsed() << std::endl; 
std::cout << __PRETTY_FUNCTION__ << " -- x1 y1 x2 y2: " << x1 << " " << y1 << " " << x2 << " " << y2 << std::endl; 

QImage original(origFileName.c_str()); 
QImage cropped = original.copy(x1, y1, x2 - x1, y2 - y1); 

EHVhu.jpg（esbenrによって提供された画像以外にも、私はテストのために使う画像、）：

Answer 2

あなたがする必要がある何がより良く、より速くアルゴリズムを採用することです。ハフ変換アルゴリズムを使用して線を検出することができます。ここでは、検出される線の幅と長さを設定することもできます。このリンクは役に立つかもしれませんHere。 OpenCVの経験があれば、高速の組み込みメソッドを使用して、ハフ変換ラインの検出を行うことができます。ココアに移植可能であれば、最初にチェックする必要があります。