rimozione del rumore in un'immagine binaria utilizzando OpenCV
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27-10-2019 - |
Domanda
ho letto in un video in Visual Studio utilizzando OpenCV e convertito in scala di grigi poi utilizzato la funzione CV_THRESH_BINARY per convertirlo in un'immagine binaria. Tuttavia, ci sono buchi e il rumore nelle cornici. Che è un modo semplice per rimuovere il rumore oi fori? Ho letto sul erodere e funzioni dilatano in OpenCV, ma io non sono troppo chiare su come usarli. questo è il mio codice finora. Se qualcuno mi può mostrare come incorporare la rimozione del rumore nel mio codice, che sarebbe molto apprezzato.
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
int main( int argc, char* argv ) {
CvCapture *capture = NULL;
capture = cvCaptureFromAVI("C:\\walking\\lady walking.avi");
if(!capture){
return -1;
}
IplImage* color_frame = NULL;
IplImage* gray_frame = NULL ;
int thresh_frame = 70;
int frameCount=0;//Counts every 5 frames
cvNamedWindow( "Binary video", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
while(1) {
color_frame = cvQueryFrame( capture );//Grabs the frame from a file
if( !color_frame ) break;
gray_frame = cvCreateImage(cvSize(color_frame->width, color_frame->height), color_frame->depth, 1);
if( !color_frame ) break;// If the frame does not exist, quit the loop
frameCount++;
if(frameCount==5)
{
cvCvtColor(color_frame, gray_frame, CV_BGR2GRAY);
cvThreshold(gray_frame, gray_frame, thresh_frame, 255, CV_THRESH_BINARY);
cvShowImage("Binary video", gray_frame);
frameCount=0;
}
char c = cvWaitKey(33);
if( c == 27 ) break;
}
cvReleaseImage(&color_frame);
cvReleaseImage(&gray_frame);
cvReleaseCapture( &capture );
cvDestroyWindow( "Grayscale video" );
return 0;
}
Soluzione
NOTA BENE: E 'difficile dare una buona risposta, perché hai fornito informazioni molto poco. Se avete inviato la vostra immagine prima e dopo la binarizzazione, sarebbe molto più facile. Tuttavia, cercherò di dare alcuni suggerimenti.
Se i fori sono piuttosto grandi, allora probabilmente valore di soglia è sbagliato, provare ad aumentare o diminuire e controllare il risultato. Si può provare
cv::threshold(gray_frame, gray_frame, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);
Questo valore di soglia calcolare volontà automaticamente. Se non è possibile trovare un valore di soglia buona, quindi provare alcuni algoritmi soglia adattativa, OpenCV ha funzione adaptiveThreshold (), ma non è così buono.
Se i fori e il rumore sono piuttosto piccole (pochi pixel ciascuno), si può provare alcuni dei seguenti:
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Utilizzo di apertura (erosione, vicino la dilatazione) per rimuovere il rumore bianco e la chiusura (dilatazione, prossimo erosione) per il piccolo rumore nero. Ma ricordate, che l'apertura, durante la rimozione di rumore bianco, sarà anche rafforzare il rumore bianco e viceversa.
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sfocatura mediana dopo ti thresholding. Si potrà cancellare piccolo rumore, sia in bianco e nero, pur conservando i colori (immagine sarà Stil essere binario) e, con piccoli errori posssible, forme. L'applicazione di sfocatura mediana PRIMA binarizzazione può anche contribuire a ridurre il piccolo rumore.
Altri suggerimenti
Si potrebbe provare a utilizzare un Smooth funzione con CV_MEDIAN
prima di te il thresholding.