我正在尝试使用douglas-peucker
算法来简化我的连接组件。我使用bwlabel
获取我的连接组件,并将其发送到douglas
算法。这是链接的我正在使用的算法 -
Douglas-Peucker Algorithm matlab
这是我的代码 -
clc;
image=imread('mmm1.jpg');
image = im2bw(image);
[imx imy]=size(image);
n1=zeros(imx,imy);
I=zeros(imx,imy);
L = bwlabel(image,8) ;%Calculating connected components
[r,c] = find(L==1); %Using 1st connected component
n1=zeros(imx,imy);
rc = [r c];
[ps mm] = dpsimplify(rc,1); %Douglas-Peucker algorithm
%To display original component
%___________________________________________________________________
[sx sy]=size(rc);
for j=1:sx
x1=rc(j,1);
y1=rc(j,2);
n1(x1,y1)=1;
end
figure,imshow(n1);
%___________________________________________________________________
%To display component after simplification
n1=zeros(imx,imy);
[sx sy]=size(mm);
for j=1:sx
x1=rc(j,1);
y1=rc(j,2);
n1(x1,y1)=1;
end
figure,imshow(n1);
这是我原来的输入图像 -
这是我应用1st
算法的<{1}}组件 -
这是算法的结果 -
Douglas-Peucker的代码可以在我上面提到的链接中找到。所以,我的问题是为什么整个组件没有发生简化?我该如何解决?
答案 0 :(得分:2)
我相信您想要确定图像中有多少直线段。我做了一些类似于形态学命中的东西,并且能够分割这些线条,尽管不是它们的全长。
我准备了一个垂直线结构元素(SE),然后通过围绕其中心旋转60度和120度来创建另外两个SE。我用这些SE侵蚀了原始图像,然后获得了连接的组件。
im = imread('IWVlt.jpg');
bw = im2bw(im, graythresh(im));
% SEs
w = 15;
line = zeros(w);
line(:, round(w/2)) = 1;
bw1 = zeros(size(bw));
for i = 1:3
bw1 = bw1 + imerode(bw, line);
line = imrotate(line, 60, 'nearest');
end
[lbl, n] = bwlabel(bw1, 8);
figure, imshow(bw1)
figure, imshow(label2rgb(lbl))
结果我获得了25个组件。通过改变代码中的w,可以最小化错误。
对于w = 9,这是检测所有段时可以采用的最低值,我得到26个组件。您可以过滤掉太小的组件。