Canny kenar algoritmasında yalnızca bir kenara mı ihtiyacınız var?

Question

Kanatlı kenar algoritmasını kullandığımda, beklendiği gibi kalın renkli çizginin karşısındaki 2 kenarı üretir, ancak çizgimi ve eğri algılamayı yapmak için yalnızca bir kenarın görüntülenmesini istiyorum algoritma çok daha az karmaşık, bunun nasıl gerçekleşebileceğine dair herhangi bir fikir var mı?

bool CannyEdgeDetection(DataStructure& col) 
{ 

Mat src, src_gray; 
Mat dst, detected_edges, fin; 
int WhiteCount = 0, BCount = 0; 

char szFil1[32] = "ocv.bmp"; 
char szFil2[32] = "dst.bmp"; 
src = imread(szFil1); 
dst = imread(szFil1); 
blur(src_gray, detected_edges, Size(3,3)); 
Canny(src, dst, 100, 200, 3); 
imwrite(szFil2, dst); 

IplImage* img = cvLoadImage(szFil2); 
int height = img->height; 
int width  = img->width; 
int step  = img->widthStep; 
int channels = img->nChannels; 
uchar * datau  = (uchar *)img->imageData; 

for(int i=0;i<height;i++){ 
for(int j=0;j<width;j++){ 
for(int k=0;k<channels;k++){ 
datau[i*step+j*channels+k] = 255 - datau[i*step+j*channels+k]; 
if (datau[i*step+j*channels+k]==0){ 
WhiteCount++; 
col.pixel_col [i][j] = 2; 
} 
else{BCount++; 
col.pixel_col[i][j] = 0; 
} 
} 
} 
} 

cvSaveImage("img.bmp" ,img); 

return 0; 

} 

Bu orijinal görüntü ama benzer değil: İşte

kodudur

i okuyabilecek olduğu ortaya yorum yaparım Hangi parçası beyaz arka planda siyah görüntüler? veya herhangi bir renkli görüntü mü?

bool done; 
do 
{ 
    cv::morphologyEx(img, temp, cv::MORPH_OPEN, element); 
    cv::bitwise_not(temp, temp); 
    cv::bitwise_and(img, temp, temp); 
    cv::bitwise_or(skel, temp, skel); 
    cv::erode(img, img, element); 

    double max; 
    cv::minMaxLoc(img, 0, &max); 
    done = (max == 0); 
} while (!done); 

Answer 1

süreç skeletonization veya thinning denir Yani. Bunun için google olabilir. İşte

bir simple method for skeletonization geçerli: skeletonization OpenCV In C# Aşağıda

resminize yöntemle yukarıda uygulandığında aldığım output olduğunu (Görüntü önce ters çevrilir iskeletleştirme çünkü white images in black background için yukarıdaki yöntem çalışması, senin giriş görüntüsünün tam tersi durum) .