Image 估计图像线梯度（非像素梯度）

我有一个问题，我想估计轮廓线的梯度。请注意，我不需要像素梯度，但线的变化率

如果您看到附加的图像，您将看到一个具有绿色轮廓的二值图像。我想根据轮廓上像素的梯度来标记每个像素

我之所以需要梯度是因为我想计算梯度方向从+到-或从-到+变化的点

我想不出一个好的方法来估计图像上的这个点。有人能帮我建议一下如何估计这一点吗

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这里有一个小程序，它以一种非常简单的方式计算每个轮廓像素位置的切线（还有其他可能更好的方法！简单的方法有：）：

对于轮廓像素c_{i}得到相邻的c_{i-1}和c_{i+1}

c_i的切向为（c_{i-1}-c_{i+1}

所以这都是关于轮廓像素的，但是如果你计算与整个图像像素梯度正交的话，也许你可以做一些类似的事情……不确定；）

代码如下：

int main()
{
    cv::Mat input = cv::imread("../inputData/ContourTangentBin.png");

    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(input,gray,CV_BGR2GRAY);

    // binarize
    cv::Mat binary = gray > 100;

    // find contours
    std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
    std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
    findContours( binary.clone(), contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_NONE );    // CV_CHAIN_APPROX_NONE to get each single pixel of the contour!!


    for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
    {
        std::vector<cv::Point> & cCont = contours[i];
        std::vector<cv::Point2f> tangents;

        if(cCont.size() < 3) continue;

        // 1. compute tangent for first point
        cv::Point2f cPoint = cCont.front();
        cv::Point2f tangent = cCont.back() - cCont.at(1);   // central tangent => you could use another method if you like to
        tangents.push_back(tangent);

        // display first tangent
        cv::Mat tmpOut = input.clone();
        cv::line(tmpOut, cPoint + 10*tangent, cPoint-10*tangent, cv::Scalar(0,0,255),1);
        cv::imshow("tangent",tmpOut);
        cv::waitKey(0);

        for(unsigned int j=1; j<cCont.size(); ++j)
        {
            cPoint = cCont[j];
            tangent = cCont[j-1] - cCont[(j+1)%cCont.size()];   // central tangent => you could use another method if you like to
            tangents.push_back(tangent);

            //display current tangent:
            tmpOut = input.clone();
            cv::line(tmpOut, cPoint + 10*tangent, cPoint-10*tangent, cv::Scalar(0,0,255),1);
            cv::imshow("tangent",tmpOut);
            cv::waitKey(0);
            //if(cv::waitKey(0) == 's') cv::imwrite("../outputData/ContourTangentTangent.png", tmpOut);
        }

        // now there are all the tangent directions in "tangents", do whatever you like with them
    }

    for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
    {
        drawContours( input, contours, i, cv::Scalar(0,255,0), 1, 8, hierarchy, 0 );
    }

    cv::imshow("input", input);
    cv::imshow("binary", binary);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

intmain（）
{
cv:：Mat input=cv:：imread（../inputData/ContourTangentBin.png”）；
cv：：席灰色；
cv:：CVT颜色（输入，灰色，cv_bgr2灰色）；
//二值化
cv:：Mat二进制=灰色>100；
//寻找轮廓
矢量轮廓；
向量层次；
findContours（binary.clone（）、轮廓、层次、CV_RETR_树、CV_CHAIN_approw_NONE）；//CV_CHAIN_approw_NONE以获取轮廓的每个像素！！
对于（int i=0；i如果愿意，可以使用其他方法
切线。向后推（切线）；
//显示第一切线
cv:：Mat tmpOut=input.clone（）；
cv：：直线（tmpOut，cPoint+10*切线，cPoint-10*切线，cv：：标量（0,0255），1）；
cv：：imshow（“切线”，tmpOut）；
cv:：waitKey（0）；
对于（unsigned int j=1；j），如果愿意，可以使用其他方法
切线。向后推（切线）；
//显示当前切线：
tmpOut=input.clone（）；
cv：：直线（tmpOut，cPoint+10*切线，cPoint-10*切线，cv：：标量（0,0255），1）；
cv：：imshow（“切线”，tmpOut）；
cv:：waitKey（0）；
//如果（cv:：waitKey（0）==“s”）cv:：imwrite（../outputData/ContourTangentTangent.png），tmpOut；
}
//现在“切线”中有所有的切线方向，可以随意使用它们
}
对于（int i=0；i

我用了这个图像：

得到的结果如下：

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在结果中，你会得到一个向量，其中包含该轮廓每个像素的2D切线信息（线方向）。

你能说出“线的变化率”是什么意思吗？！？什么样的“变化”？@Mika:我相信OP想要计算与形状的切线。使用findContours并为每个轮廓像素计算当前轮廓周围轮廓像素的差值pixel@Micka是的，乔纳斯是正确的，我需要找到每个像素的切线。你能详细说明你在上面指定的方法中的意思吗？谢谢t切线方向与像素梯度方向正好正交？？谢谢，我正在看代码和解释，我明白了它的意思，但没有意识到它有多简单；）。非常感谢。