图像处理算法:线条角度检测

图像处理领域,线条检测是一项基础而重要的任务,它在医学影像分析、文本提取、图像检查等多个领域都有广泛的应用。本文介绍的算法能够从图像中检测线条,并计算出线条的角度。虽然存在多种高级算法可以实现这一功能,但本文介绍的是一种简单且易于实现的方法。

算法特点

该算法具有以下特点:

  • 能够在包含多种颜色的真实图像中工作。
  • 实现简单,易于理解和应用。
  • 能够获取线条的长度。
  • 代码轻量,不会对系统资源造成过大负担。

源代码

源代码中包含了详细的注释,首先定义一个全局的图像对象,然后从硬盘加载图像文件:

CImage i;

接下来,需要在OnPaint()函数中绘制图像:

void CDetectangleoflineDlg::OnPaint() { if (!i.IsNull()) { CClientDC dc(this); i.BitBlt(dc.m_hDC, 0, 0, SRCCOPY); } }

然后,加载图像:

void CDetectangleoflineDlg::OnBnClickedButton1() { CFileDialog f(1); TCHAR tc[260]; CString s; GetCurrentDirectory(260, tc); s = tc; if (f.DoModal() == IDOK) { if (!i.IsNull()) { i.Destroy(); i.Load(f.GetFolderPath() + _T("\\") + f.GetFileName()); OnPaint(); b.EnableWindow(1); } } }

最后,使用Process算法来确定角度:

void CDetectangleoflineDlg::OnBnClickedButton2() { CImage i1; i1 = i; CDC cdc; cdc.Attach(i1.GetDC()); CPen p(PS_SOLID, 1, RGB(255, 255, 0)), p1(PS_SOLID, 1, RGB(0, 0, 255)); cdc.SelectObject(&p); register int x1, x2, y1, y2; x1 = x2 = y1 = y2 = -1; double pi = 3.1415926535; register long r, g, b, r1, g1, b1; register COLORREF c, c1; register int tol = 30, d = 20; c = i1.GetPixel(0, 0); r = GetRValue(c); g = GetGValue(c); b = GetBValue(c); bool ar[600][450]; for (register int y = 0; y < i.GetHeight(); y++) { for (register int x = 0; x < i.GetWidth(); x++) { ar[y][x] = 0; } } for (register int y = 0; y < i.GetHeight(); y++) { for (register int x = 0; x < i.GetWidth(); x++) { c1 = i.GetPixel(x, y); r1 = GetRValue(c1); g1 = GetGValue(c1); b1 = GetBValue(c1); if ((abs(r - r1) > tol) && (abs(g - g1) > tol) && (abs(b - b1) > tol)) { ar[y][x] = 1; } else { ar[y][x] = 0; } } } for (register int y = 0; y < i.GetHeight(); y++) { for (register int x = 0; x < i.GetWidth(); x++) { if (ar[y][x]) { if (x1 == -1) { x1 = x2 = x; y1 = y2 = y; } else if (sqrt(pow(x - x2, 2.0) + pow(y - y2, 2.0)) <= d) { x2 = x; y2 = y; ar[y][x] = 1; } else { ar[y][x] = 0; } } } } for (register int y = 0; y < i.GetHeight(); y++) { for (register int x = 0; x < i.GetWidth(); x++) { if (ar[y][x]) { cdc.SetPixel(x, y, RGB(255, 255, 0)); } } } register float radius = sqrt(pow(x1 - x2, 2.0) + pow(y1 - y2, 2.0)); float t = atan((float)(y2 - y1) / (x2 - x1)) * 180 / pi; cdc.SelectObject(&p1); cdc.MoveTo((x1 + x2) / 2 - radius / 2, (y1 + y2) / 2); cdc.LineTo((x1 + x2) / 2 + radius / 2, (y1 + y2) / 2); cdc.MoveTo((x1 + x2) / 2, (y1 + y2) / 2 - radius / 2); cdc.LineTo((x1 + x2) / 2, (y1 + y2) / 2 + radius / 2); CClientDC dc(this); if (t >= -180 && t <= 180) { char a[10] = ""; itoa(t, a, 10); CString s; s = a; dc.TextOut(0, 300, s + _T("degree")); } i1.ReleaseDC(); cdc.Detach(); i1.BitBlt(dc.m_hDC, i.GetWidth() + 10, 0, SRCCOPY); i1.Destroy(); }
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