从点识别多个(图形)对象的边缘

Question

我有一个应用程序，可以识别摄像头图像中的运动。它会产生类似下面这样的结果...

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黑色区域表示运动。这在很大程度上是以像素为单位进行的(尽管考虑了附近的像素)

所以..。现在我已经得到了每个像素的移动true/false，我需要使用该信息来识别对象轮廓。

我想要的是下面这样的东西。

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轮廓不一定要精确，我可以接受边界框。还有一些噪音区域，如果我给你看两者结合起来的话会更明显。

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正如你所看到的，物体外面有几个“移动”像素。大概，我会通过指定一个对象的最小面积来消除它们。

那么，有什么算法可以识别物体的边缘呢？理想情况下，我将能够使用这些信息来计算每个对象的大致中心。

注意:正如@mmgp所提到的，上面的图片都是全RGB的，甚至是黑白的。这是由于我生成导出图像的方式所致。在内部，它是一个位数组。

Answer 1

对于数学形态学来说，这似乎是一个完美的任务。要删除小对象，在这种情况下，是一种形式的噪声，执行形态学开放的区域。在你的问题中，面积很容易估计，因为感兴趣的区域比不想要的区域大得多。现在，您还希望消除大型对象中的孔(请注意，在您的示例中有一些孔)。要做到这一点，您需要执行一个称为空洞填充的操作，该操作将简单地丢弃那些从图像背景中无法到达的点。此时，您可以继续检测对象的质心，但如果要使对象的边界更加均匀，可以使用具有较小结构元素的形态扩张，或者可能使用形态闭合，以尽可能保留对象的更多部分。

这些任务在Matlab中的执行方式如下：

f = imread('http://i.stack.imgur.com/DexHs.png');
% The PNG is in RGB, but it actually describes a binary image.    
f = ~im2bw(f, 0);
g = bwareaopen(f, 100); % 100 is the maximum area for unwanted objects here
h = imfill(g, 'holes');
l = bwlabel(h);
cent = regionprops(l, 'centroid');

这会导致：

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两条闭合的白色曲线是其余对象的边界，在黄色中可以看到它们的质心。如果您想要一个“更软”的边界，如本答案的初始注释中所述：

h1 = imclose(h, strel('disk', 3));

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我看到您将其标记为.net，但我希望这些工具在一些.net包中随时可用，因为它们非常基础和常见。

Answer 2

我的建议是使用emgu (opencv)来完成这些任务，它可能比matlab更复杂，但速度更快。

OpenCV为您实现了侵蚀和扩张形态学操作：

http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/filtering.html?highlight=morphology#dilate

http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/filtering.html?highlight=morphology#erode

或者适用于更多通用形态学运算的

http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/filtering.html?highlight=morphology#morphologyex

它还具有findContours功能，您可以将其视为斑点检测器。在您的情况下，您可以向它提供您的第一张图像(可能在经过一些去噪预处理之后)，它将返回这些形状。如果需要，这些返回的形状很容易按区域过滤。

findContours文档：

http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html?highlight=findcontours#findcontours