基于otsu和hough海天线检测算法

对理论感兴趣的同学可以参考基于局部otsu分割与hough变换的海天线检测这边文献，我的代码是依据该文献实现的。

IDE：vs2015

依赖项：opencv 3.x

一.对图像做中值滤波

opencv现成的函数

    cv::Mat src1 = imread("test1.png");cv::Mat srcGray;//转换为二值图像cvtColor(src1, srcGray, CV_BGR2GRAY);//中值滤波，过滤噪声medianBlur(srcGray, srcGray, 3);

二、otsu图像分割

//otsu 最大类间距算法，通过灰度直方图，找出阈值。
//类似k-means 聚类算法
int otsu(cv::Mat image)
{assert(!image.empty());int width = image.cols;int height = image.rows;int x = 0, y = 0;int pixelCount[256];float pixelPro[256];int i, j, pixelSum = width * height, threshold = 0;uchar* data = (uchar*)image.data;//初始化for (i = 0; i < 256; i++){pixelCount[i] = 0;pixelPro[i] = 0;}//统计灰度级中每个像素在整幅图像中的个数for (i = y; i < height; i++){for (j = x; j < width; j++){pixelCount[data[i * image.step + j]]++;}}//计算每个像素在整幅图像中的比例for (i = 0; i < 256; i++){pixelPro[i] = (float)(pixelCount[i]) / (float)(pixelSum);}//经典ostu算法,得到前景和背景的分割//遍历灰度级[0,255],计算出方差最大的灰度值,为最佳阈值float w0, w1, u0tmp, u1tmp, u0, u1, u, deltaTmp, deltaMax = 0;for (i = 0; i < 256; i++){w0 = w1 = u0tmp = u1tmp = u0 = u1 = u = deltaTmp = 0;for (j = 0; j < 256; j++){if (j <= i) //背景部分{//以i为阈值分类，第一类总的概率w0 += pixelPro[j];u0tmp += j * pixelPro[j];}else       //前景部分{//以i为阈值分类，第二类总的概率w1 += pixelPro[j];u1tmp += j * pixelPro[j];}}u0 = u0tmp / w0;        //第一类的平均灰度u1 = u1tmp / w1;        //第二类的平均灰度u = u0tmp + u1tmp;        //整幅图像的平均灰度//计算类间方差deltaTmp = w0 * (u0 - u)*(u0 - u) + w1 * (u1 - u)*(u1 - u);//找出最大类间方差以及对应的阈值if (deltaTmp > deltaMax){deltaMax = deltaTmp;threshold = i;}}//返回最佳阈值;return threshold;
}

三、边缘提取

//对二值图像做边缘提取，没有采用canny
//对二值图像的纵向相邻像素做异或处理，提取像素值跳跃边界线
cv::Mat edge(cv::Mat image)
{cv::Mat dst = cv::Mat::zeros(image.rows, image.cols, CV_8UC1);uchar* data = (uchar*)image.data;uchar* data1 = (uchar*)dst.data;for (int i = 0; i<image.cols; i++){for (int j = 0; j<image.rows - 1; j++){int a = data[j * image.step + i];int b = data[(j + 1) * image.step + i];int  c = a^b;data1[j * image.step + i] = c;}}return dst;
}

四、hough变换提取直线

//霍夫变换
/*功能：将输入图像按照给出参数要求提取线段，放在lines中。lines : 是一个vector<Vec4i>, Vec4i是一个包含4个int数据类型的结构体，[x1, y1, x2, y2], 可以表示一个线段。rho : 就是一个半径的分辨率。 以像素为单位的距离精度。 另一种形容方式是直线搜索时的进步尺寸的单位半径。theta : 角度分辨率。以弧度为单位的角度精度。另一种形容方式是直线搜索时的进步尺寸的单位角度threshold : 判断直线点数的阈值。累加平面的阈值参数，即识别某部分为图中的一条直线时它在累加平面中必须达到的值。 大于阈值 threshold 的线段才可以被检测通过并返回到结果中。minLineLength：线段长度阈值。有默认值0，表示最低线段的长度，比这个设定参数短的线段就不能被显现出来。minLineGap : 线段上最近两点之间的阈值 有默认值0，允许将同一行点与点之间连接起来的最大的距离
*/
static void on_HoughLines(cv::Mat src, cv::Mat dst)
{Mat midImage = src.clone();imshow("2", midImage);waitKey(15);//调用HoughLinesP函数  vector<Vec4i> mylines;HoughLinesP(midImage, mylines, 1, CV_PI / 180, 50 + 1, 30, 10);//局部otsu和全局otsu分别设置不同的参数//循环遍历绘制每一条线段  for (size_t i = 0; i < mylines.size(); i++){Vec4i l = mylines[i];line(dst, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0, 255, 0), 1, 8);}
}

完整代码在github上 https://github.com/Tudou880306/sea-sky-line-detection

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