Wyróżnij tylko zmarszczki (główne linie i zmarszczki) na zdjęciu dłoni.

Question

Mam zdjęcie dłoni wykonane za pomocą atramentu i papieru, który wygląda jak poniżej (a). Potrzebuję podświetlić fałdy, zachowując ich szerokość i orientację, patrz rysunek (b).

Próbowałem używać detektorów krawędzi takich jak Canny, Laplacian i Sobel z różnymi wartościami progowymi, ale nie mogłem wymyślić wyraźnej mapy zagnieceń, jak w (b). Ale gdy wyżej wymienione są detektory krawędzi, wszystkie czarne linie są wykrywane jako krawędzie. Chcę tylko podkreślić grubsze białe linie obrazu (a). Używam OpenCV 2.4.5. Czy ktoś może pomóc? Dziękuję Ci.

Answer 1

Jest to metoda wymyśliłem:

cv::Mat im; //Already loaded 
cv::Mat grey; 
cv::cvtColor(im, grey, CV_BGR2GRAY); 

cv::Mat binary; 
cv::threshold(grey, binary, 0, 255, cv::THRESH_OTSU); 

//Create a mask of the hand region 
cv::Mat mask; 
cv::Mat kern = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(20,20)); //Large kernel to remove all interior detail 
cv::morphologyEx(binary, mask, cv::MORPH_OPEN, kern); 
cv::threshold(mask, mask, 128, 255, cv::THRESH_BINARY_INV);  //Invert colors 

cv::imshow("", mask); 

//Remove thin lines 
cv::Mat blurred; 
cv::GaussianBlur(grey, blurred, cv::Size(9,9), 0); 
cv::threshold(blurred, binary, 0, 255, cv::THRESH_OTSU); 
cv::morphologyEx(binary, binary, cv::MORPH_OPEN, cv::noArray()); 

cv::Mat result; 
binary.copyTo(result, mask); 

Co daje ten wynik:

Istnieją pewne artefakty na krawędziach z maski, które mogą być naprawione przy użyciu bardziej złożonego metoda maskowania. Rozmiary jądra dla rozmycia i operacji morfologicznych można oczywiście modyfikować dla różnych poziomów szczegółowości.

Answer 2

Po pierwsze można przekonwertować obraz na format binarny za pomocą progowania.

Następnie można zastosować pewne operacje morfologiczne, takie jak erozja, dzięki czemu cienkie linie mogą być filtrowane, istnieje wbudowana metoda w openCV dla tej operacji.

Wreszcie można użyć jednego z wymienionych czujników krawędzi.