如何用c++计算图像各区域边界点的傅里叶描绘子并用四分之一点重建边界

Question

怎么样用opencv实现用四分之一点重建边界，谁能给个思路，编程能力有限，没法子了。

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

要使用OpenCV库来计算图像中的边缘点，并且利用四分之一点进行重构，你需要遵循以下步骤：

1. 使用OpenCV的Canny算子来检测边缘。这将为你的图像生成一个二值图像，其中边缘点是高亮显示的。
2. 接下来，你可以在这个二值图像上应用Hough变换，以识别直线（即边缘）。这将返回一个由直线起点和终点组成的列表，这些直线可以用来确定边界点的位置。
3. 最后一步是将这些直线连接起来，以找到边界点。你可以使用Python中的Pandas库或Matplotlib库来进行此操作。

以下是基于这些步骤的一个示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

void detectEdgesAndFindBridges(Mat& gray, vector<Point>& lines) {
    // Detect edges with Canny
    Mat edges = Canny(gray, 50, 150);

    // Apply Hough transform to find lines
    vector<Vec4i> lines;
    rho = 1; // houghLines uses rho and theta parameters for the Hough transform
    theta = CV_PI / 180;
    threshold = 150; // minimum number of votes (lines with fewer than this value are rejected)
    minLineLength = 10; // the minimum length a line segment must be before it is accepted as an edge
    maxLineGap = 10; // maximum gap between points in a line segment

    HoughLines(edges, lines, rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap);
}

int main() {
    Mat grayImage;
    // Load your image here
    // ...

    // Convert the image to grayscale
    cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

    // Detect edges and find bridges
    vector<Point> lines;
    detectEdgesAndFindBridges(grayImage, lines);

    // Draw the lines on the original image
    for (auto line : lines) {
        line.pt.x += grayImage.cols / 2;
        line.pt.y += grayImage.rows / 2;
        circle(grayImage, line.pt, 3, Scalar(0, 0, 255), -1);
    }

    imshow("Edges and Bridges", grayImage);
    waitKey();
    return 0;
}

注意：这段代码只是一个基本示例，实际使用时可能需要根据具体的应用场景进行调整。例如，你可能需要处理不同的输入图像，或者添加更多的边缘检测算法。此外，这个代码没有处理所有可能出现的问题，比如噪声、光照变化等。