এখানে আমার সহজ এবং বোবা সমাধান। এটি এই ধারণার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে যে গাছটি ছবির সবচেয়ে উজ্জ্বল এবং বড় জিনিস হবে।
//g++ -Wall -pedantic -ansi -O2 -pipe -s -o christmas_tree christmas_tree.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv`
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc,char *argv[])
{
Mat original,tmp,tmp1;
vector <vector<Point> > contours;
Moments m;
Rect boundrect;
Point2f center;
double radius, max_area=0,tmp_area=0;
unsigned int j, k;
int i;
for(i = 1; i < argc; ++i)
{
original = imread(argv[i]);
if(original.empty())
{
cerr << "Error"<<endl;
return -1;
}
GaussianBlur(original, tmp, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);
erode(tmp, tmp, Mat(), Point(-1, -1), 10);
cvtColor(tmp, tmp, CV_BGR2HSV);
inRange(tmp, Scalar(0, 0, 0), Scalar(180, 255, 200), tmp);
dilate(original, tmp1, Mat(), Point(-1, -1), 15);
cvtColor(tmp1, tmp1, CV_BGR2HLS);
inRange(tmp1, Scalar(0, 185, 0), Scalar(180, 255, 255), tmp1);
dilate(tmp1, tmp1, Mat(), Point(-1, -1), 10);
bitwise_and(tmp, tmp1, tmp1);
findContours(tmp1, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
max_area = 0;
j = 0;
for(k = 0; k < contours.size(); k++)
{
tmp_area = contourArea(contours[k]);
if(tmp_area > max_area)
{
max_area = tmp_area;
j = k;
}
}
tmp1 = Mat::zeros(original.size(),CV_8U);
approxPolyDP(contours[j], contours[j], 30, true);
drawContours(tmp1, contours, j, Scalar(255,255,255), CV_FILLED);
m = moments(contours[j]);
boundrect = boundingRect(contours[j]);
center = Point2f(m.m10/m.m00, m.m01/m.m00);
radius = (center.y - (boundrect.tl().y))/4.0*3.0;
Rect heightrect(center.x-original.cols/5, boundrect.tl().y, original.cols/5*2, boundrect.size().height);
tmp = Mat::zeros(original.size(), CV_8U);
rectangle(tmp, heightrect, Scalar(255, 255, 255), -1);
circle(tmp, center, radius, Scalar(255, 255, 255), -1);
bitwise_and(tmp, tmp1, tmp1);
findContours(tmp1, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
max_area = 0;
j = 0;
for(k = 0; k < contours.size(); k++)
{
tmp_area = contourArea(contours[k]);
if(tmp_area > max_area)
{
max_area = tmp_area;
j = k;
}
}
approxPolyDP(contours[j], contours[j], 30, true);
convexHull(contours[j], contours[j]);
drawContours(original, contours, j, Scalar(0, 0, 255), 3);
namedWindow(argv[i], CV_WINDOW_NORMAL|CV_WINDOW_KEEPRATIO|CV_GUI_EXPANDED);
imshow(argv[i], original);
waitKey(0);
destroyWindow(argv[i]);
}
return 0;
}
প্রথম ধাপটি চিত্রের সবচেয়ে উজ্জ্বল পিক্সেল সনাক্ত করা, তবে আমাদের নিজের গাছ এবং তুষারের মধ্যে একটি পার্থক্য করতে হবে যা এর আলো প্রতিফলিত করে। এখানে আমরা রঙ কোডগুলিতে একটি সহজ সরল ফিল্টারটি বরফটিকে বাদ দেওয়ার চেষ্টা করব:
GaussianBlur(original, tmp, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);
erode(tmp, tmp, Mat(), Point(-1, -1), 10);
cvtColor(tmp, tmp, CV_BGR2HSV);
inRange(tmp, Scalar(0, 0, 0), Scalar(180, 255, 200), tmp);
তারপরে আমরা প্রতিটি "উজ্জ্বল" পিক্সেল পাই:
dilate(original, tmp1, Mat(), Point(-1, -1), 15);
cvtColor(tmp1, tmp1, CV_BGR2HLS);
inRange(tmp1, Scalar(0, 185, 0), Scalar(180, 255, 255), tmp1);
dilate(tmp1, tmp1, Mat(), Point(-1, -1), 10);
অবশেষে আমরা দুটি ফলাফল যোগ:
bitwise_and(tmp, tmp1, tmp1);
এখন আমরা সর্বাধিক উজ্জ্বল বস্তুর সন্ধান করছি:
findContours(tmp1, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
max_area = 0;
j = 0;
for(k = 0; k < contours.size(); k++)
{
tmp_area = contourArea(contours[k]);
if(tmp_area > max_area)
{
max_area = tmp_area;
j = k;
}
}
tmp1 = Mat::zeros(original.size(),CV_8U);
approxPolyDP(contours[j], contours[j], 30, true);
drawContours(tmp1, contours, j, Scalar(255,255,255), CV_FILLED);
এখন আমরা প্রায় সম্পন্ন করেছি, তবে তুষারের কারণে এখনও কিছুটা অপূর্ণতা রয়েছে। এগুলি কেটে ফেলতে আমরা একটি বৃত্ত এবং একটি আয়তক্ষেত্র ব্যবহার করে অবাঞ্ছিত টুকরো মুছতে গাছের আকৃতি আনুমানিকভাবে ব্যবহার করব:
m = moments(contours[j]);
boundrect = boundingRect(contours[j]);
center = Point2f(m.m10/m.m00, m.m01/m.m00);
radius = (center.y - (boundrect.tl().y))/4.0*3.0;
Rect heightrect(center.x-original.cols/5, boundrect.tl().y, original.cols/5*2, boundrect.size().height);
tmp = Mat::zeros(original.size(), CV_8U);
rectangle(tmp, heightrect, Scalar(255, 255, 255), -1);
circle(tmp, center, radius, Scalar(255, 255, 255), -1);
bitwise_and(tmp, tmp1, tmp1);
শেষ পদক্ষেপটি হ'ল আমাদের গাছের কনট্যুরটি খুঁজে বের করতে এবং এটি আসল ছবিতে আঁকুন।
findContours(tmp1, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
max_area = 0;
j = 0;
for(k = 0; k < contours.size(); k++)
{
tmp_area = contourArea(contours[k]);
if(tmp_area > max_area)
{
max_area = tmp_area;
j = k;
}
}
approxPolyDP(contours[j], contours[j], 30, true);
convexHull(contours[j], contours[j]);
drawContours(original, contours, j, Scalar(0, 0, 255), 3);
আমি দুঃখিত তবে এই মুহূর্তে আমার একটি খারাপ সংযোগ রয়েছে তাই আমার পক্ষে ছবি আপলোড করা সম্ভব নয়। আমি পরে এটি করার চেষ্টা করব।
মেরি ক্রিসমাস।
সম্পাদনা করুন:
চূড়ান্ত আউটপুট এর কিছু ছবি এখানে:
