.net 识别多个（图形）对象'；从点中删除边

我有一个应用程序，可以识别网络摄像头图像中的运动。它会产生如下结果

黑色区域表示运动。这在很大程度上是以每像素为基础完成的（尽管考虑了附近的像素）

所以。。。现在我已经得到了每个像素的运动真/假，我需要使用这些信息来识别对象轮廓

我想要的是下面这样的东西

轮廓不必精确，我可以接受边界框。如果我向你们展示两者的结合，也有一些噪音区域更明显

如您所见，在对象外部有两个“移动”像素。大概，我会通过为一个对象指定最小面积来消除这些

那么，有什么算法来识别对象的边缘呢。理想情况下，我将能够使用这些信息来计算每个对象的近似中心

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注：@mmgp提到，上面的图片都是完整的RGB，甚至是黑白的。这是由于我生成要导出的图像的方式。在内部，它是一个位数组。

这似乎是数学形态学的完美任务。要移除在这种情况下形成噪声的小对象，请按区域执行形态学打开。问题中的面积很容易估计，因为感兴趣的区域比不需要的区域大得多。现在，您还希望消除大型对象内部的孔（请注意，在您的示例中有一些孔）。要做到这一点，您需要执行一个称为“孔填充”的操作，该操作只需丢弃那些从图像背景无法到达的点。此时，您可以继续检测对象的质心，但如果您希望使对象的边界更加均匀，可以使用带有小结构元素的形态学扩展，或者可能使用形态学闭合来保留更多的对象

这些任务在Matlab中执行，如下所示：

f = imread('http://i.stack.imgur.com/DexHs.png');
% The PNG is in RGB, but it actually describes a binary image.    
f = ~im2bw(f, 0);
g = bwareaopen(f, 100); % 100 is the maximum area for unwanted objects here
h = imfill(g, 'holes');
l = bwlabel(h);
cent = regionprops(l, 'centroid');

其结果是：

两条闭合的白色曲线是其余对象的边界，在黄色中可以看到它们的质心。如果您想要本答案初始注释中所述的“较软”边界：

h1 = imclose(h, strel('disk', 3));

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我看到您将其标记为.net，但我希望这些工具可以在一些.net包中随时可用，因为它们非常基本和常见。

我的建议是您使用emgu（opencv）完成这些任务，它比您可能知道的matlab要复杂一些，但速度更快

OpenCV为您实施了腐蚀和扩张形态学操作：

或morphologyex适用于更多的通用形态学操作：

它还具有findContours功能，您可以将其视为斑点检测器。在您的情况下，您可以将您的第一个图像（可能在经过一些去噪预处理后）馈送给它，它将返回这些形状。如果需要，这些返回的形状很容易按区域过滤

查找目录文档：

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现在我注意到我没有对答案中的边缘检测进行评论。这是因为这里不需要它。给定一个对象，描述其边界的点很容易获得，因为它们与背景和对象内部的其他点都有接触。这看起来正是我需要做的。谢谢你给我指明了正确的方向。我不知道是否有一个.Net库允许我这样做，或者我是否需要自己组装一个，但我会深入研究，然后再给你回复。我唯一真正关心的是速度（我怀疑我是否能够处理每一帧，但1/秒就好了…）这些操作允许非常快速的实现。随着框架的发展，我听说了.NET的一个forge（），但我不知道它到底有多好。似乎没有专门的形态学领域，但对于你的情况，这个：是等效的。我过去避免了forge，而支持emgu（和OpenCV实现）这在我的测试中更快，但我认为它的功能是值得的。谢谢你的帮助谢谢你的建议，我会通读一遍的。我已经成功地使用了一个RGE，但是它没有我想要的那么有效。不要被这个

morphologyex

所愚弄，它远远不能执行通用形态学操作。这就是为什么我说“更通用”。好吧，这可能会误导，所以morphologyex实际上可以做的是文档中描述的5个操作（打开、关闭、顶帽、黑帽、形态梯度），它们是扩张和侵蚀的组合。