Image processing 查找形状是否封装的可能情况

对于一个学校项目，我使用了一个具有一些高级功能的轮廓查找器。我们的目标是让它快速疯狂，这使得事情有时像现在这样有点复杂。 正如我所读到的，每周的编程可以节省思考的时间，这就是本文的主题

目标是找出哪些blob被另一个blob完全包围

边缘像素是指一个像素为黑色，下一个像素为白色

带有红线的形状是可能的父blob。条件是它得到的形状被一条红线包围。因此，对于图像0，它不是父blob，因为它在顶部是打开的，因此不包含其他blob

blobfinder从左到右或从上到下扫描。保存角点像素。如果你想从存储在一个blob中的第一个像素向相反的方向移动，你肯定不会再碰到同一个blob。这个细节非常重要

当轮廓从黑色像素变为白色像素时，也会检测到轮廓。因此，对于图像1，在绿色椭圆处检测到内部正方形get，而不是在红色椭圆处。换句话说，在绿色椭圆处的像素0处，第一个像素位于blob中的像素阵列中

为了实现我们的目标，我们将以与我们如何找到轮廓相反的方向进行扫描。对于图1，我们通过从左到右建立轮廓，发现它是一个封闭的斑点，我们从右到左。 这个细节也很重要

对于我们检查的每个像素，我们还将检查坐标是否在可能的父blob之外。如果这个条件为真，那么它不是一个封闭的斑点。例如，在图1中

如果它发现一个边缘像素，并且该坐标属于我们测试的blob，那么我们知道它属于可能的父blob，请参见图2

如果发现一个blob在测试范围内，则可以忽略该blob，请参见图3

如果发现一个blob超出了可能的父blob的边界，那么我们知道测试的blob没有被可能的父blob包围，请参见图4

如果从可能的父blob中找到一个像素，那么我们现在知道它不是一个封闭的blob，请参见图5

如果我们知道测试中的blob是一个封闭的blob，那么我们测试的blob中的所有blob也都被可能的父blob封闭，请参见图6。 因此，最好先测试较大的斑点，然后再测试较小的斑点

我的问题是，有没有我没有考虑过的案例？还是我在某个案例失败的地方错了？ 如果你能想到一些东西，那么请提供一个图像来解释更直观的东西。

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如果你有任何问题，然后问他们，我会编辑这篇文章，以更清楚地描述它，如果可能的话。我已经尽了最大努力。

听起来像是一个不错的项目-你没有说一旦你找到一个黑白过渡连接的组件填充和标签，你将如何解决这些斑点？否则，凸面斑点将有问题。也要考虑没有明显的父子关系的情况，比如两个互锁的U形-一个倒置，你明白我的意思吗？我已经有了斑点，我想出了一个新的算法，我称之为LimMein算法。这是非常简单和疯狂的速度。对于其余部分，我有blob的每个角和一个方法来查看坐标是否位于blob的边上。对于这两个互锁的U形，我之前做了一个测试，以获得包含blob的层次结构，其中条件是blob a与blob b不相交。谢谢你的回答，我现在就开始编程，希望一切顺利：你打算分享旅鼠的算法吗？我敢打赌，如果它强劲且速度非常快，将会引起人们极大的兴趣。祝你好运，希望一切顺利。是的，我想在大约2个月后发布。目前它依赖于处理，这就像java的框架。我想摆脱框架，这是一种很容易做到的。此外，我还想制作真正优秀的文档。我想把算法形象化。还有一些空间可以让它更快。我加了一些东西，使它慢了一点，但我更喜欢保持这种状态。例如，您可以向其传递具有检查阈值规则的对象。通过这个，你可以很容易地制作自己的阈值检查器，例如只检查蓝色通道。这里有一个预览：哦，是的，当我发布它时，你知道一个传播消息的好地方吗？我回来的原因是，我认为n5是错误的。我必须写一个新的轮廓扫描仪来处理这是一个很大的工作，但值得它。让我给你贴上标签，这样你就能得到最新消息，@rogerowland