How to ignore Black border in MATLAB
我在 2 个非常相似的图像之间进行了一些比较(通过代码 RANSAC),然后我将其中一个图像旋转到第一个图像的angular。
问题是在某些图像中,您有黑色边框,这会扭曲主持人和旋转
我如何使主持人仅出现在没有黑色边框的图像上(忽略它)?
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 | function [ output_args ] = ransac( ) %frames( filename) global numFrames a=sprintf('Ransac begin'); disp(a); for i=1:numFrames file_name = sprintf('frames/%0.3i.jpg', i); file_name2 = sprintf('frames/%0.3i.jpg', i+1); %file_name = sprintf('frames/008.jpg', i); %file_name2 = sprintf('frames/049.jpg', i+1); I1=im2double(imread(file_name2)); I2=im2double(imread(file_name)); % Get the Key Points Options.upright=true; Options.tresh=0.0001; Ipts1=OpenSurf(I1,Options); Ipts2=OpenSurf(I2,Options); % Put the landmark descriptors in a matrix D1 = reshape([Ipts1.descriptor],64,[]); D2 = reshape([Ipts2.descriptor],64,[]); % Find the best matches err=zeros(1,length(Ipts1)); cor1=1:length(Ipts1); cor2=zeros(1,length(Ipts1)); for i=1:length(Ipts1), distance=sum((D2-repmat(D1(:,i),[1 length(Ipts2)])).^2,1); [err(i),cor2(i)]=min(distance); end % Sort matches on vector distance [err, ind]=sort(err); cor1=cor1(ind); cor2=cor2(ind); % Make vectors with the coordinates of the best matches Pos1=[[Ipts1(cor1).y]',[Ipts1(cor1).x]']; Pos2=[[Ipts2(cor2).y]',[Ipts2(cor2).x]']; Pos1=Pos1(1:30,:); Pos2=Pos2(1:30,:); % Show both images I = zeros([size(I1,1) size(I1,2)*2 size(I1,3)]); I(:,1:size(I1,2),:)=I1; I(:,size(I1,2)+1:size(I1,2)+size(I2,2),:)=I2; % Calculate affine matrix Pos1(:,3)=1; Pos2(:,3)=1; M=Pos1'/Pos2'; % Add subfunctions to Matlab Search path functionname='OpenSurf.m'; functiondir=which(functionname); functiondir=functiondir(1:end-length(functionname)); addpath([functiondir '/WarpFunctions']) % Warp the image I1_warped=affine_warp(I1,M,'bicubic'); % Show the result %figure, subplot(1,3,1), imshow(I1);title('Figure 1'); subplot(1,3,2), imshow(I2);title('Figure 2'); subplot(1,3,3), imshow(I1_warped);title('Warped Figure 1'); imwrite(I1_warped,file_name2); if (mod(i,20)==0 ) disp(sprintf('he make a %d',i)); end end sprintf('finish'); aaa(); end |
没有任何非零像素。
如果黑色边框不是真正的黑色 - 例如,非常深的灰色,这将失败。在这种情况下,在检测黑色时应用阈值。
如果这张图片的主要部分有任何黑色的柱子,那也是不好的解决方案。在这种情况下,您应该检查黑色列的位置并仅删除相对靠近边框的列。
这是删除史诗中没有黑色行的对称黑盒的简单版本
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | I1=im2double(imread('dart.jpg')); sizeI = size(I1); zeros = floor((sizeI(2) - min(sum(any(I1))))/2); I2 = I1(:, zeros : sizeI(2)-zeros, :); nonZero = sum(any(I1,2)); sizeI2 = size(I2); zerosRows = floor((sizeI(1) - min(sum(any(I2, 2))))/2); I3 = I2(zerosRows : sizeI2(1)-zerosRows, :, :); subplot(1,3,1), imshow(I1);title('Figure 1'); subplot(1,3,2), imshow(I2);title('Figure 2'); subplot(1,3,3), imshow(I3);title('Figure 3'); |
应用于"好"输入:
应用于带有内部黑线的图像 - 效果不太好。
如果您需要精确检测,这里有一个计划:
删除所有黑色。
我不会提供这个的代码,因为它只是一些OP可以自己做的矩阵运算。
但是帕维尔你的回答不太好
因为你还有一点黑色边框......有人可以修复代码吗?
最终不会是黑色边框