Сегментирование перекрывающихся толстых линий на двоичном изображении

Question

У меня есть двоичное изображение, как показано ниже, после применения различных конвейеров предварительной обработки и обнаружения к исходному изображению.

Как видно на картинке, на самом деле есть 2 взлетно-посадочные полосы (гудронированные дороги) для самолетов, которые пересекают друг друга в районе пересечения. Мне нужно разделить обе взлетно-посадочные полосы и вернуть их контуры. Я проверил функции opencv на предмет контуров, но мне не повезло.cv2.fitLineВроде нормально, но работает только в том случае, если на контуре есть только одна линия. Полученное изображение после применения масок должно выглядеть так:

Answer 1

Вот возможный подход, только что реализованный в Терминале с ImageMagick, но вы должны иметь возможность сделать почти то же самое в Python с помощью Wand или с помощью scikit-image и medial_axis.

Сначала сделайте каркас изображения:

magick runways.png -threshold 50% -morphology Thinning:-1 Skeleton skeleton.png

Затем запустите "Hough Line Detection", ища линии длиной более 130 пикселей, и запросите результаты в табличной форме:

magick skeleton.png -hough-lines 9x9+130 mvg:-

Выход

# Hough line transform: 9x9+130
viewbox 0 0 464 589
# x1,y1 x2,y2 # count angle distance
line 297.15,0 286.869,589  # 255 1 476
line 0,591.173 464,333.973  # 189 61 563

Это означает, что он обнаружил 2 строки:

• линия от координат 297,0 до координат 286,589, длиной =255 пикселей на 1 градус по вертикали
• линия от координат 0,591 до координат 464,333, длиной =189 пикселей под углом 61 градус к вертикали

Для иллюстрации я нарисую первый красным, а второй зеленым:

magick runways.png                       \
   -fill red  -draw "line 297,0 286,589" \
   -fill lime -draw "line 0,591 464,333" result.png

Ключевые слова: Python, обработка изображений, каркас, каркас, прореживание, взлетно-посадочная полоса, взлетно-посадочные полосы, пересечение, обнаружение линии Хафа.

Answer 2

Я попытался решить вашу проблему с помощью C++, ссылаясь на свой старый ответ.

некоторые шаги:

--after finding contours find defect points by convexityDefects

approxPolyDP(contours[i], contours[i], 9, true);
convexHull(contours[i], contoursHull, true);
convexityDefects(contours[i], contoursHull, defects);

создать две копии двоичного изображения и нарисовать линии, используя точки дефекта

Vec4i defpoint0 = defects[0];
Vec4i defpoint1 = defects[1];
Vec4i defpoint2 = defects[2];
Vec4i defpoint3 = defects[3];
line(bw0, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint1[2]], Scalar(0), 2);
line(bw0, contours[i][defpoint2[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2);

line(bw1, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2);
line(bw1, contours[i][defpoint1[2]], contours[i][defpoint2[2]], Scalar(0), 2);

найти контуры на изображениях и нарисовать их (я жестко запрограммировал индекс найденных контуров, необходимо улучшить)

findContours(bw0, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
drawContours(src, contours, 1, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2);

findContours(bw1, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
drawContours(src, contours, 2, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2);

#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat src = imread("e:/test/crossing_lines.png");
    if (src.empty())
        return -1;

    Mat bw,bw0,bw1;
    cvtColor(src, bw, COLOR_BGR2GRAY);
    bw = bw > 127;
    bw0 = bw.clone();
    bw1 = bw.clone();
    // Find contours
    vector<vector<Point> > contours;
    vector<int> contoursHull;
    vector<Vec4i> defects;
    findContours(bw, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);

    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        if (contourArea(contours[i]) > 500)
        {
            approxPolyDP(contours[i], contours[i], 9, true);
            convexHull(contours[i], contoursHull, true);
            convexityDefects(contours[i], contoursHull, defects);
 
            Vec4i defpoint0 = defects[0];
            Vec4i defpoint1 = defects[1];
            Vec4i defpoint2 = defects[2];
            Vec4i defpoint3 = defects[3];
            line(bw0, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint1[2]], Scalar(0), 2);
            line(bw0, contours[i][defpoint2[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2);

            line(bw1, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2);
            line(bw1, contours[i][defpoint1[2]], contours[i][defpoint2[2]], Scalar(0), 2);
        }
    }
    findContours(bw0, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
    drawContours(src, contours, 1, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2);

    findContours(bw1, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
    drawContours(src, contours, 2, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2);
    imshow("src", src);
    imshow("bw0", bw0);
    imshow("bw1", bw1);
    waitKey();
    return 0;
}