forked from ray/RobotKernal-UESTC
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C++
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#include <iostream>
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#include <opencv2/opencv.hpp>
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int main(int argc, char **argv){
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/* 生成一张像素点为0.05的空白图
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cv::Mat image = cv::Mat(400, 400, CV_8UC1, cv::Scalar(0));
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cv::Rect whiteRect(150, 150, 100, 100);
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cv::rectangle(image, whiteRect, cv::Scalar(255), cv::FILLED);
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cv::imshow(" Image", image);
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cv::imwrite("output.png", image);
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cv::waitKey(0);
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return 0;
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*/
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// char *input_path = argv[0];
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// char *output_path = argv[1];
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// 读取PNG图片
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// cv::Mat image = cv::imread("../map/07.png");
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// cv::Mat image = cv::imread("/home/xxx/test_map/map/test.png");
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// cv::Mat image = cv::imread(input_path,1);
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// 保存输出图像的路径
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// std::string output_directory = argv[2];
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std::string input_image_name = argv[1];
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std::string output_image_name = argv[2];
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// 拼接输出图像的完整路径
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std::string input_path = "/home/xxx/test_map/map/" + input_image_name + ".png";
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std::string output_path = "/home/xxx/test_map/map/" + output_image_name + ".png";
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cv::Mat image = cv::imread(input_path);
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// 检查图像是否成功加载
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if (image.empty()) {
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std::cerr << "Error: Unable to load input image." << std::endl;
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return -1;
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}
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cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5));
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cv::Mat closedImage;
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cv::morphologyEx(image, closedImage, cv::MORPH_OPEN, kernel);
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cv::bitwise_not(closedImage, closedImage);
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cv::Mat erodedImage;
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cv::dilate(closedImage, erodedImage, kernel);
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// 将图像转换为灰度图
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cv::Mat grayImage;
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cv::cvtColor(erodedImage, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);
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// 对灰度图进行阈值分割，得到二值图像
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cv::Mat binaryImage;
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cv::threshold(grayImage, binaryImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);
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cv::Mat edges;
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cv::Canny(binaryImage, edges, 50, 150);
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// 使用Hough线变换检测直线
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std::vector<cv::Vec2f> lines;
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cv::HoughLines(edges, lines, 1, CV_PI / 180, 100);
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// 绘制检测到的直线
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cv::Mat result_clone = edges.clone();
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for (size_t i = 0; i < lines.size(); ++i) {
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float rho = lines[i][0];
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float theta = lines[i][1];
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double a = cos(theta);
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double b = sin(theta);
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double x0 = a * rho;
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double y0 = b * rho;
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cv::Point pt1(cvRound(x0 + 1000 * (-b)), cvRound(y0 + 1000 * (a)));
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cv::Point pt2(cvRound(x0 - 1000 * (-b)), cvRound(y0 - 1000 * (a)));
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cv::line(result_clone, pt1, pt2, cv::Scalar(255), 1, cv::LINE_AA);
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}
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// 查找图像中的轮廓
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std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
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std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
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cv::findContours(edges, contours, hierarchy, cv::RETR_TREE, cv::CHAIN_APPROX_NONE);
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// std::cout<<contours.size()<<std::endl;
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// for (size_t i = 0; i < contours.size(); ++i) {
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// std::cout << "Contour " << i << " points:" << std::endl;
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// for (size_t j = 0; j < contours[i].size(); ++j) {
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// std::cout << "(" << contours[i][j].x << ", " << contours[i][j].y << ") ";
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// }
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// std::cout << std::endl;
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// }
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// 创建白色背景图像
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cv::Mat whiteBackground = cv::Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1) + 255;
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// 绘制父轮廓（没有子轮廓的轮廓）
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if(contours.size()>4){
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for (int i = 0; i < contours.size(); ++i) {
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if (hierarchy[i][2] != -1 && hierarchy[i+1][2] != -1) {
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cv::drawContours(whiteBackground, contours, i, cv::Scalar(0), cv::FILLED);
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cv::drawContours(whiteBackground, contours, i+1, cv::Scalar(255), cv::FILLED);
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}
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}
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}else{
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for (int i = 0; i < contours.size(); ++i) {
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if (hierarchy[i][2] != -1 ) {
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cv::drawContours(whiteBackground, contours, i, cv::Scalar(0), cv::FILLED);
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}
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}
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}
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// 显示结果
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cv::bitwise_not(whiteBackground, whiteBackground);
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cv::imshow("final output", whiteBackground);
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cv::imwrite(output_path, whiteBackground);
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cv::waitKey(0);
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return 0;
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} |