【实战篇：粘连物体分割——利用几何分割实现瓶盖分割检测】

一、背景

    在去年学习opencv的过程当中，做过一张瓶盖分割的练习。目的就是为了分割出每个瓶盖，当时想着，除了霍夫圆检测思路之外，能不能根据相连瓶盖的特征进行分割呢?于是便想到了根据角点检测其相连位置，然后在相连位置之间画一根线进行切除。是不是想法很单纯，觉得很好实现？其实实现过程中遇到不少问题，检测的角点很多，如何过滤掉剩下粘连处的角点？那么多个角点，如何保证点跟另一个点刚好是相连位置的两个点？下面附上代码的整体实现思路，本次文章制作简单的分享，后续有时间会更新，逐步简洁实现流程以及原理。

二、思路

一、基于****Harrs****的角点检测
圆形相粘物体之间会存在凹凸区域、可以通过对相连区域进行角点检测、或者凹凸点检测。检测点是否齐全决定分割的准确度。为了保证分割效果，角点检测阶段经可能检测多一些角点。
二、均值去噪点
对所有点求最近点求最小欧式距离，通过对距离进行求均值以及中位数。其中均值指标适用于杂点较多以及距离较大的情况。对于杂点较多，距离较大的情况。通过均值指标或者中位数指标能去掉部分杂点。
三、ROI取样
为了更进一步筛选掉部分杂点，以及更好第判断两点之间是否为物体相连部分，因为通过相连部分的两个角点，进行旋转90°获得一个正方向的ROI区域，假设ROI区域为相连部分，其ROI区域中的填充率较大。因此利用本特征进行ROI取样。其中只有正方形ROI才能更好地衡量其填充率。
四、坐标变换
在对图像坐标进行运算的时候，需要进行坐标变换，将坐标原点移动到图像的中心。
五、旋转矩阵获取
对获取到两个角点，通过坐标变换、旋转矩阵的获取，使图像中任意点能绕一点进行旋转一定角度。
六、透视变换
因为需要计算填充率需要进行透视变换，求ROI轮廓面积与ROI面积之比，因为不同四边形的角度不一样，所以需要对所有点进行排序，同时又一种特殊情况就是四边形对角线如果是竖直的情况，则不需要及进行排序，不然会出现矫正错误。
七、填充率计算
通过取样的ROI进行计算二值化轮廓面积与ROI面积之比，获取填充率，设定一个值，假如大于阈值，就进行分割。

三、代码

    将下面代码放在.py文件当中，读取图片，运行之后，便会在当前路径自动创建文件夹将所有图片保存里面。

"""
作者：冯耿鑫
时间：2021/1/9
功能：对相连的圆形物体进行分割
思路：
    =>>创新：形态学操作的小技巧可以定义一个卷积核、然后在本卷积核上画圆，就是一个圆形的卷积了
    =>>基于Harris角点检测、得出dist图像，因为再拐角处会有很多个角点，为了只求一个，所以进行二值化，膨胀，求拐点的形心。
    =>>对角点进行x方向的排序
    =>>进行坐标变换、以及旋转矩阵求出垂直的另一条直线
    =>>进行透视变换，矫正ROI区域,需要通过透视变换来求得，其中ROI的透视变换用到了坐标排序，其中需要注意一种对角线竖直的情况，然后求包含物体的饱和率，从而进行筛选。
    =>>利用连通域进行颜色显示
"""

# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2 as cv
import numpy as np
import cv2
import math
import os


class SegmentationConnectObject(object):
    def __init__(self,img,binary):
        self.img = img          # 原图
        self.binary = binary    # 二值化图片
        self.number = 0         # 第几个轮廓
        self.answer = False     # 一开始默认是不是相连的
        self.H,self.W,self.C = img.shape

    # 寻找距离最小的两个点
    def main_find_mindist_points(self):
        """
        :function: 用来寻找两个最近的点，用来进行区域分析
        :return:
        """

        """=>>圆形卷积核进行形态学操作，消除杂点噪声、以及光滑变换<<="""
        k2 = np.zeros((24, 24), np.uint8)                           # <==定义一个卷24x24的卷积核
        cv2.circle(k2, (12, 12), 12, (1, 1, 1), -1, cv2.LINE_AA)    # <==在这个卷积核上进行画一个鹃形的卷积核
        open = cv.morphologyEx(self.binary, cv.MORPH_OPEN, k2)     # 进行开操作，也就是先腐蚀后膨胀


        """=>>利用Harris进行角点检测<<= """
        harris = cv2.cornerHarris(open, 2, 5, 0.04)     #<== 进行角点检测,blockSize:角点检测中要考虑的领域大小||ksize - Sobel:求导中使用的窗口大小||k - Harris:角点检测方程中的自由参数, 取值参数为[0, 04, 0.06]
        harris = cv2.dilate(harris, None)               # 对角点进行一个简单的膨胀、不然的话轮廓会不好寻找
        # img[harris > 0.2 * harris.max()] = [0, 0, 255]  #<== 通过角点检测之后只有边缘像素是有值的，拐角的地方是比较大，所以利用这个条件进行显示
        pix_max = 0.2 * harris.max()                      # <==获取选择角点的阈值
        ret, binary_p = cv.threshold(harris, pix_max, 255, cv.THRESH_BINARY)  # 因为选择出来的像素太多了，又类似与轮廓，所以我们直接进行阈值分割发现轮廓
        binary_p = np.uint8(binary_p)                    # 二值化前需要对位数进行转换
        contours = cv2.findContours(binary_p, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]  # 发现角点的轮廓，用来发现其角点的质心


        """=>>找到所有的可能坐标点<<= """
        points = []             # 用来储存所有的角点坐标
        for c in contours:      # 横向
            # 获取矩形框的四个参数
            mm = cv.moments(c)  # 几何重心的获取
            cx, cy = int(mm['m10'] / mm['m00']), int(mm['m01'] / mm['m00'])
            points.append((int(cx), int(cy)))  # 将坐标保留在points列表中
            cv.circle(self.img, (int(cx), int(cy)), 3, (0, 0, 255), -1)


        """=>>对所有的角点排序，方向为x从小到大<<= """
        points_sorted_x = self.sort_x(points)
        # for i, p in enumerate(points_sorted_x):
            # cv.circle(self.img, p, 4, (255, 0, 0), -1)  # 画出点
            # cv.putText(self.img,str(i) , p, cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 100, 255), 2)


        """=>>因为有很多角点，如何获得最小相连的两个点呢，通过遍历所有点，获取最小距离用来求平均值，用来作为指标作为阈值，筛选太远的点<<= """
        points_sorted_x_2 = points_sorted_x.copy()          # 因为要遍历两次，所以赋值一份方便后面更改
        distance_1 = []                                     # 所有点都进行遍历、储存每个点相连做近的点
        for p1 in points_sorted_x:                  # p1作为父点
            x1, y1 = p1                             # p1的坐标
            distance_2 = []                         # 用来储存所有子点p2到p1的距离，然后获取最小距离给diatance_1
            for p2 in points_sorted_x_2:            # p2作为父点
                x2, y2 = p2                         # p2的坐标
                if x1 == x2 and y1 == y2:           # 因为两个列表是一样的，所以会有遇到相同的点，需要跳过，不然distance_2中最小的都是0
                    continue                        # 循环到原来的带点就不进行计算
                else:
                    l = pow(abs(x1 - x2) ** 2 + abs(y1 - y2) ** 2, 0.5)  # 计算父点与子点的欧式距离
                    distance_2.append(l)            # 将所有欧式距离保存在distance_2中
            distance_1.append(min(distance_2))      # 获取每个父点到子点的最小欧式距离
        mean_dist = np.mean(distance_1)             # 这里设置了两个指标，一个是平均值，适合密集点
        median_dist = np.median(distance_1)         # 一个是中间数，适合杂点较少情况



        """=>>上面根据模型求出距离指标，下面将通过设定阈值进行求解<<= """
        choose = []                                 # choose列表使用来记录已经检测完毕的两个点，用来判断，如果没有检测成功，就继续检测，如果检测成功，那就跳过避免重复检测
        for number, p1 in enumerate(points_sorted_x):   # 遍历父点
            x1, y1 = p1                                # 父点坐标
            for p2 in points_sorted_x:                  # 遍历子点
                x2, y2 = p2                             # 子点坐标
                if x1 == x2 and y1 == y2:               # 过滤相同的点
                    continue
                else:                                   # 求欧式距离
                    l = pow(abs(x1 - x2) ** 2 + abs(y1 - y2) ** 2, 0.5)
                if l > mean_dist * 0.3 and l < mean_dist * 1.6:     #<<== 设定约束条件,如果在这个阈值范围就可以进行后续的分割功能
                    if p1 in choose or p2 in choose:                # 如果点在choose中就代表这两个点已经检测成功
                        continue
                    self.check_connect(x1, y1, x2, y2)  #<<==判断是否连接函数
                    if self.answer:                          # 当分割成功的时候，用来记录p1,p2这两个点
                        choose.append(p1)
                        choose.append(p2)
                        self.answer = False  # 需要重新赋值，不然边True之后就会一直默认正确
        color,result = self.connect_domain()
        return self.img,self.binary, open,color,result
    # 冒泡排序对角点坐标进行排序
    def sort_x(self,points):
        """
        function:冒泡排序算法实现对x方向进行排序
        """
        l = len(points)
        for i in range(l - 1):
            for j in range(l - 1 - i):
                # if points[j][1]>points[j+1][1]:
                #     temp = points[j]
                #     points[j] = points[j+1]
                #     points[j+1] = temp
                if points[j][0] > points[j + 1][0]:
                    temp = points[j]
                    points[j] = points[j + 1]
                    points[j + 1] = temp
        return points

    # 通过旋转矩阵，实现任一点的旋转
    def rota(self,x1, y1, x2, y2):

        """
        :function:以任意点为中线，通过坐标平移，然后通过旋转，再平移回来，最终完成旋转。
        :return:
        """

        # 获取直线的中点
        cx, cy = (x1 + x2) / 2, (y1 + y2) / 2
        # 偏移矩阵
        C = np.array([[cx], [cy]])
        # 旋转角度
        degree = math.radians(90)
        # 旋转矩阵
        A = np.array([[math.cos(degree), -math.sin(degree)],
                      [math.sin(degree), math.cos(degree)]])
        # 输入坐标
        X1 = np.array([[x1], [y1]])
        X2 = np.array([[x2], [y2]])
        # 进行偏移，将中间点转换为中间坐标
        X1 = X1 - C
        X2 = X2 - C
        # 利用矩阵的乘积求出旋转坐标
        Y1 = np.dot(A, X1)
        Y2 = np.dot(A, X2)
        # 转换绝对坐标的形式
        Y1 = Y1 + C
        Y2 = Y2 + C

        out_x1, out_y1, out_x2, out_y2 = int(Y1.ravel()[0]), int(Y1.ravel()[1]), int(Y2.ravel()[0]), int(Y2.ravel()[1])

        return out_x1, out_y1, out_x2, out_y2

    #　检查是否为相连物体
    def check_connect(self,x1, y1, x2, y2):
        """
        :function:检查这两个点是否为相连接的两个点
        """

        """==>>因为后面需要用到图像坐标的各种运算，所以需要先进行坐标变换<<=="""
        x1, y1 = self.change_coordinate_lt_center(x1, y1)   # 将第一个点也就是父点转换为笛卡尔坐标系
        x2, y2 = self.change_coordinate_lt_center(x2, y2)   # 将第二个点也就是子点转换为笛卡尔坐标系


        """==>>进行旋转90°，分别获得父、子的旋转坐标<<=="""
        x3, y3, x4, y4 = self.rota(x1, y1, x2, y2)       #x3,y3是父点的逆时针旋转点、x4,y4是子点的旋转坐标点


        """==>>转为图像坐标系<<=="""
        x1, y1 = self.change_coordinate_center_lt(x1, y1)   # 将父点坐标转为图像坐标
        x2, y2 = self.change_coordinate_center_lt(x2, y2)   # 将子点坐标转为图像坐标
        x3, y3 = self.change_coordinate_center_lt(x3, y3)   # 将父点坐标旋转坐标转为图像坐标
        x4, y4 = self.change_coordinate_center_lt(x4, y4)   # 将子点坐标旋转坐标转为图像坐标

        """==>>进行透视变换、因为是倾斜的矩形，必须透视变换，不然的话没办法求比例<<=="""
        pts = [(x1, y1), (x3, y3), (x2, y2), (x4, y4)]

        """==>>进行透视变换、因为是倾斜的矩形，必须透视变换，不然的话没办法求比例<<=="""
        self.Perspective_transformation(pts)

        """==>>answer表示的是，检测区域为相连接部分，<<=="""
        if self.answer:
            arrPt = np.array(pts, np.int32).reshape((-1, 1, 2))  # 将坐标转换为n行两列的形式
            cv.polylines(img, [arrPt], True, (0, 100, 255), 1)

    # 图片坐标系转为笛卡尔坐标系
    def change_coordinate_lt_center(self,x_in, y_in):
        """
        x_out = x_in-1/2W
        y_out = -(y_in-1/2H) = 1/2H-y_in
        """
        x_out = x_in - 1 / 2 * self.W
        y_out = 1 / 2 * self.H - y_in
        return x_out, y_out

    # 笛卡尔坐标系转为图片的坐标系
    def change_coordinate_center_lt(self,x_in, y_in):
        """

        x_out = x_in+1/2W
        y_out = -(y_in-1/2H) = 1/2H-y_in =>>y_in = 1/2H-y_out ==>> y_out = 1/2H-yin
        """
        x_out = x_in + 1 / 2 * self.W
        y_out = 1 / 2 * self.H - y_in
        return int(x_out), int(y_out)

    def order_points(self,pts):
        # initialzie a list of coordinates that will be ordered
        # such that the first entry in the list is the top-left,
        # the second entry is the top-right, the third is the
        # bottom-right, and the fourth is the bottom-left
        rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32")

        # the top-left point will have the smallest sum, whereas
        # the bottom-right point will have the largest sum
        s = pts.sum(axis=1)
        rect[0] = pts[np.argmin(s)]
        rect[2] = pts[np.argmax(s)]

        # now, compute the difference between the points, the
        # top-right point will have the smallest difference,
        # whereas the bottom-left will have the largest difference
        diff = np.diff(pts, axis=1)
        rect[1] = pts[np.argmin(diff)]
        rect[3] = pts[np.argmax(diff)]
        # return the ordered coordinates
        return rect
    # 进行透视变换
    def Perspective_transformation(self,pts):

        """==>>获取四个点的坐标，依次是父点、父点旋转点、子点、子点旋转点、同时对对角线竖直的情况进行单独分析<<=="""
        (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4) = pts[0], pts[1], pts[2], pts[3]
        pts1 = np.float32(pts)  # 透视变换前坐标需要转换为32位
        if x1 == x3 or x2 == x4:  # 有一张特殊情况，就是对角线是竖直线，这样的经过排序之后就会出现变形，漏检测，
            rect = pts1
        else:
            rect = self.order_points(pts1)
        (tl, tr, br, bl) = rect

        """==>>计算ROI区域的长宽<<=="""
        widthA = np.sqrt(((br[0] - bl[0]) ** 2) + ((br[1] - bl[1]) ** 2))
        widthB = np.sqrt(((tr[0] - tl[0]) ** 2) + ((tr[1] - tl[1]) ** 2))
        maxWidth = max(int(widthA), int(widthB))
        heightA = np.sqrt(((tr[0] - br[0]) ** 2) + ((tr[1] - br[1]) ** 2))
        heightB = np.sqrt(((tl[0] - bl[0]) ** 2) + ((tl[1] - bl[1]) ** 2))
        maxHeight = max(int(heightA), int(heightB))

        """==>>获取变换后图片的坐标点、获得旋转矩阵、同时进行透视变换<<=="""
        dst = np.array([[0, 0],[maxWidth - 1, 0],[maxWidth - 1, maxHeight - 1],[0, maxHeight - 1]], dtype="float32")     # in the top-left, top-right, bottom-right, and bottom-left
        matrix = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst)     # 获得旋转矩阵
        roi = cv.warpPerspective(self.binary, matrix, (maxHeight, maxWidth))    # 获取roi区域

        """==>>对获取到的目标区域进行面积统计<<=="""
        contours = cv2.findContours(roi, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]  # 发现最外边轮廓
        area_list = []                              #定义一个列表用来储存所有的面积
        for cnt in contours:
            area_list.append(cv.contourArea(cnt))
        if len(area_list) == 0:
            max_cnts = 0                            # 如果区域没有面积，sum会报错，所以需要单独赋值为0
        else:
            max_cnts = sum(area_list)               # 获取面积综合

        area = maxWidth * maxHeight                 # ROI的一个面积
        ratio = max_cnts / area                     # 二值化面积比



        if ratio > 0.8:
            self.number +=1
            cv.circle(self.img, ((x1 + x3) // 2, int(y1 + y3) // 2), 4, (0, 0, 255), -1)
            cv.circle(self.img, (x1, y1), 3, (255, 0, 0), -1)
            cv.circle(self.img, (x2, y2), 3, (255, 0, 0), -1)
            cv.circle(self.img, (x3, y3), 3, (255, 0, 0), -1)
            cv.circle(self.img, (x4, y4), 3, (255, 0, 0), -1)
            cv.line(self.img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 255), 1)
            cv.line(self.img, (x3, y3), (x4, y4), (0, 255, 255), 1)
            cv.line(self.binary, (x1, y1), (x3, y3), (0, 0, 0), 2)
            cv.putText(self.img, str(self.number), ((x1 + x3) // 2, int(y1 + y3) // 2 - 10), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8,(255, 0, 0), 1)
            roi_img = cv.warpPerspective(self.img, matrix, (maxHeight, maxWidth))


            cv.imwrite(".\\roi\\" +name+"\\"+ str(self.number) + ".png", roi_img)
            self.answer = True

    def connect_domain(self):

        # # 连通域分析
        num_labels, labels, stats, centers = cv2.connectedComponentsWithStats(self.binary, connectivity=8)
        # 利用连通域进行不同轮廓画出不同颜色
        color = np.zeros((self.H, self.W, 3), np.uint8)
        for i in range(1, num_labels):
            mask = labels == i
            color[:, :, 0][mask] = np.random.randint(0, 255)
            color[:, :, 1][mask] = np.random.randint(0, 255)
            color[:, :, 2][mask] = np.random.randint(0, 255)

        result = cv2.addWeighted(img, 0.8, color, 0.5, 0)  # 图像权重叠加
        for i in range(1, len(centers)):
            cv2.drawMarker(result, (int(centers[i][0]), int(centers[i][1])), (0, 0, 255), 1, 20, 2)

        return color,result


def get_binary(img):
    # 图像预处理
    blurred = cv.pyrMeanShiftFiltering(img, 10, 100)  # 边缘保留滤波能够进行去噪是同时有效地保留边缘
    gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY)  # 进行灰度化为二值化做准备
    ret, binary = cv.threshold(gray, thresh=70, maxval=255, type=cv.THRESH_BINARY)  # 固定阈值二值化，将大于thresh得像素点设置为maxval,
    return  binary

#　创建文件进行图片保存
def make_dir_save_img(path,img, binary,open,color,result ):
    if not os.path.exists(name):  # 判断是否存在
        os.makedirs( name)  # 不存在就创建文件夹
    if not os.path.exists("roi\\"+name):  # 判断是否存在
        os.makedirs("roi\\" +name)  # 不存在就创建文件夹


    cv.imwrite(name+"\\img.png",img)
    cv.imwrite(name+"\\binary.png",binary)
    cv.imwrite(name+"\\open.png",open)
    cv.imwrite(name+"\\color.png",color)
    cv.imwrite(name+"\\result.png",result)


if __name__ == '__main__':

    path = "001.png"
    name = os.path.splitext(path)[0]            # 文件名

    img  = cv.imread(path)   # 读取图片

    # 获取二值化图片
    binary = get_binary(img)


    # 创建实例
    seg = SegmentationConnectObject(img,binary)
    # 调用第一个函数开始执行功能,返回二值化、开操作、黑底颜色、结果、原图
    img, binary,open,color,result = seg.main_find_mindist_points()
    # 进行图片保存
    make_dir_save_img(path,img, binary,open,color,result )




    cv.namedWindow("img",0)
    cv.imshow("img",img)
    cv.namedWindow("binary",0)
    cv.imshow("binary",binary)
    cv.namedWindow("open",0)
    cv.imshow("open",open)
    cv.namedWindow("color",0)
    cv.imshow("color",color)
    cv.namedWindow("result",0)
    cv.imshow("result",result)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

四、效果

五、声明

• 因为没用同分辨率下的多张瓶盖图片，本代码没进行批量测量，同时因为个人能力有限，算法以及代码都有不少需要地方，本次分享主要为代码分享，后续如果有时间，我会整理，进行每个步骤讲解。谢谢大家的支持，如有问题请评论区留意，大家一起讨论进步！！！

六、 其他文章

1.理论系列:

第一章：pycharm、anaconda、opencv、pytorch、tensorflow、paddlex等环境配置大全总结【图像处理py版本】

第二章：OpenCv算法的基本介绍与应用

第三章：OpenCv图片、视频读写操作与基本应用

第四章：OpenCv阈值分割/二值化（单通道、多通道图片）总结

2.项目系列:

项目一：四六级改卷系统
==》项目二：实战篇：粘连物体分割——利用几何分割实现瓶盖分割检测
项目三：实战篇：粘连物体分割——利用几何分割实现硬币分割检测
项目四：实战篇：粘连物体分割——利用几何分割实现细胞分割检测
项目五：实战篇：粘连物体分割——利用分水岭算法实现糖豆分割检测文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-709097.html

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