引言圖像處理中經(jīng)常需要描述和處理圖像中的曲線，包括輪廓和骨架等。本文將介紹在二值圖像中如何檢測曲線并進行提取。 基本思想給定一個帶有曲線像素寬度為1的二值圖像，檢測曲線的基本思想是遍歷圖像像素，找到

引言

圖像處理中經(jīng)常需要描述和處理圖像中的曲線，包括輪廓和骨架等。本文將介紹在二值圖像中如何檢測曲線并進行提取。

基本思想

給定一個帶有曲線像素寬度為1的二值圖像，檢測曲線的基本思想是遍歷圖像像素，找到第一個白色的點，然后在該點的八鄰域內(nèi)找到下一個白色的點，并將找到的點的灰度值置為0，保存找到點的坐標。如果八鄰域內(nèi)沒有找到白色點，則表示一端搜索完成。

注意事項

- 第一個找到的點不一定是曲線的端點，因此應(yīng)該分別向兩邊尋找相鄰的點。

- 在搜尋相鄰像素點時，會首先搜尋此點與上一個點相鄰像素相對的位置，這樣可以減少尋找的次數(shù)，并且當(dāng)有相交的曲線時，能正確連接到我們認為的曲線。

程序示例

以下是尋找第一個點和八鄰域中尋找曲線上某個點的下一個點的相關(guān)代碼示例：

```c

bool findFirstPoint(Mat maskImg, Point outPoint) {

bool success false;

for (int i 0; i < ; i ) {

unsigned char *pData (unsigned char*)( i * );

for (int j 0; j < ; j ) {

if (pData[j] 255) {

success true;

outPoint.x j;

outPoint.y i;

pData[j] 0;

break;

}

}

if (success)

break;

}

return success;

}

bool findNextPoint(vector neiPt, Mat image, Point currPt, int currFlag, Point outPt, int outFlag) {

// 實現(xiàn)略...

}

```

尋找曲線過程

通過 `findFirstPoint` 找到初始點后，利用 `findNextPoint` 函數(shù)在八鄰域中尋找曲線的每個點，直到搜索完整條曲線。最終得到曲線的集合 `outLines`。

主函數(shù)示例

以下是主函數(shù)的簡化示例，其中使用隨機顏色繪制曲線并輸出結(jié)果圖像：

```c

int main() {

Mat binaryImg imread("", 0);

vector> lines;

findLines(binaryImg, lines);

// 繪制曲線

Mat draw_img;

cvtColor(binaryImg, draw_img, CV_GRAY2BGR);

RNG rng(123);

Scalar color;

for (int i 0; i < (); i ) {

color random_color(rng);

for (int j 0; j < lines[i].size(); j ) {

draw_(lines[i][j]) Vec3b(color[0], color[1], color[2]);

}

}

imshow("draw_img", draw_img);

imwrite("draw_", draw_img);

waitKey(0);

return 0;

}

```

通過以上流程，我們可以在圖像中成功檢測和提取曲線，為進一步的圖像處理和分析提供了基礎(chǔ)。

以上是關(guān)于OpenCV曲線檢測與提取的實踐文章，希望對您有所幫助。