管家婆实用教程

第八讲 图象的检测，匹配 第八讲 图象的检测，模板匹配 图象的分割与检测（识别）实际上是一项非常困难的工作。很难说清楚为什么图象应该分割成这样而不是那样。人类的视觉系统是非常优越的 ，它不仅包含了双眼，还包括了大脑，可以从很复杂的景物中分开并识别每个物体，甚至可以毫不费力的跟上每秒好几十帧变化的图象。举两个例子来说明一下人类视觉系统的优越性： 图1. 单词THE 图2. 看不见的三角 图1是单词THE，这一点很容易看出来，但仔细观察一下，就会发现，图中少了很多线条。在我们人类看来很简单的一件事，让计算机来做就很困难了。 图2中尽管没有任何线条，但我们还是可以很容易的看出中间存在着一个白色三角形。计算机却很难发现。 由于人类在观察图象中应用了大量的知识，所以没有任何一台计算机在分割和检测真实图象时，能达到人类视觉系统的水平。正因为如此，对于大部分图象应用来说，自动分割与检测还是一个将来时，目前只有少数的几个领域（如印刷体识别OCR）自动识别达到了实用的水平。 也许算是题外话，我们可以憧憬这样一种应用：基于内容的搜索。在一场足球比赛的录象中，用户可以输入命令，由计算机自动搜索出所有射门的镜头并显示在屏幕上。目前，我们能从一幅图象中获得的信息只是每个像素的颜色或灰度值，除此以外别无其它，完成上述功能实在是太困难了。所以说解决图象分割和检测最根本的方法是在编码（成像）时就给予考虑。这也正是MPEG4及未来的视频压缩编码的主要工作。 正因为有上述的困难， 所以我们今天要介绍的只是一些最基本，最简单的算法和思想，针对也只能是一些具体（而不是通用）的应用。算法共有三个：投影法，差影法和模板匹配。 1. 投影法 在介绍投影法之前，我先出一道题目，下面的这幅照片是著名的华盛顿纪念碑（我记得在“阿甘正传”中曾经看到过它），怎样从图中自动检测到水平方向上纪念碑的位置。 图3. 华盛顿纪念碑 仔细观察，不难发现，纪念碑上像素的灰度都差不多而且与众不同，如果我们选取合适的阈值，做削波处理（这里选175到220），将该图二值化，如下图所示： 图4. 削波处理，将图3二值化 图5. 图4做竖直方向投影 由于纪念碑所在的那几列的白色点比起其他列多很多，如果把该图在竖直方向做投影，如下图所示：其中，黑色线条的高度代表了该列上白色点的个数。图中间的高峰部分就是我们要找的水平方向上纪念碑所在的位置，这就是投影法。 可以看出投影法是一种很自然的想法，有点象灰度直方图。为了得到更好的效果，投影法经常和阈值化一起使用。由于噪声点对投影有一定的影响，所以处理前最好先做一次平滑，去除噪声。 以下是投影法的源程序，第二个参数是个BOOL变量，为真时表示在水平方向上做投影，否则在竖直方向上做投影。要注意的是，我们针对的虽然是二值图，但为了处理的方便，用的是256级灰度图，不过只用到了0和255两种灰度级。 BOOL Projection(HWND hWnd,BOOL Hori) { DWORD OffBits,BufSize; LPBITMAPINFOHEADER lpImgData; LPSTR lr; HLOCAL hTempImgData; LPBITMAPINFOHEADER lpTempImgData; LPSTR lpTempPtr; HDC hDc; HFILE hf; LONG x,y; int num; //用的是256级灰度图，不过只用到了0和255两种灰度级。 if( NumColors!=256){ MessageBox(hWnd,"Must be a mono bitmap with grayscale palette!","Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION); return FALSE; } //到位图数据的偏移值 OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER); //缓冲区大小 BufSize=bf.bfSize-sizeof(BITMAPFILEHEADER); //为新图缓冲区分配内存 if((hTempImgData=LocalAlloc(LHND,BufSize))==NULL) { MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","Error Message",MB_OK| MB_ICONEXCLAMATION); return FALSE; } lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData); lpTempImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)LocalLock(hTempImgData); //新图缓冲区初始化为255 memset(lpTempImgData,(BYTE)255,BufSize); //拷贝头信息 memcpy(lpTempImgData,lpImgData,OffBits); if(Hori) { //水平投影 for(y=0;y目录

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