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java - Alisar un camino irregular



image image-processing (3)

Este es un gran tema. Es posible que Depixelizing Pixel Art 1 de Johannes Kopf y Dani Lischinski sea útil: es legible, reciente, incluye un resumen del trabajo anterior y explica su enfoque en detalle.

Vea también diapositivas que cubren antecedentes y videos similares (!) .

  1. Aquí hay algunas capturas de pantalla del documento del "vecino más cercano" contra "su técnica".

El otro día participé en el tema Imagen / Gráfico en una Forma e hice un intento de hackear para obtener el contorno de una imagen al agregar un Rectangle iterativamente a un Area . Eso fue muy lento.

Este ejemplo, en su lugar, construye un GeneralPath y crea el Area desde el GP. Mucho mas rápido.

La imagen en la esquina superior izquierda es la ''imagen fuente''. Los dos de la derecha son varias etapas de procesamiento del contorno. Ambos tienen bordes dentados alrededor del círculo y a lo largo de los lados inclinados del triángulo.

Me gustaría obtener una forma que tenga esa irregularidad eliminada o reducida.

En el arte ASCII.

Caso 1:

1234 1 ** 2 ** 3 *** 4 *** 5 **** 6 ****

Las esquinas están en:

  • (2,3) esquina interna
  • (3,3)
  • (3,5) esquina interior
  • (4,5)

Caso 2

1234 1 **** 2 **** 3 ** 4 ** 5 **** 6 ****

Las esquinas están en:

  • (4,2)
  • (2,2) esquina interna
  • (2,5) esquina interna
  • (4,5)

Suponiendo que nuestro camino tenía las formas mostradas, y los puntos como se enumeran, me gustaría soltar los puntos de la "esquina interna" del primer conjunto, conservando el "par" de esquinas internas (un mordisco de la imagen) para el 2do.

  • ¿Alguien puede sugerir algún método ingenioso incorporado para hacer el trabajo pesado de este trabajo?
  • En su defecto, ¿cuál sería un buen enfoque para identificar la ubicación y la naturaleza (par / individual) de las esquinas interiores? (Supongo que podría obtener un PathIterator y construir un nuevo GeneralPath que GeneralPath caer las esquinas interiores singulares, ¡si tan solo PathIterator cómo identificarlas!).

Aquí está el código para jugar:

import java.awt.*; import java.awt.event.*; import java.awt.image.*; import java.awt.geom.*; import javax.swing.*; import javax.swing.border.*; import javax.swing.event.*; /* Gain the outline of an image for further processing. */ class ImageOutline { private BufferedImage image; private TwoToneImageFilter twoToneFilter; private BufferedImage imageTwoTone; private JLabel labelTwoTone; private BufferedImage imageOutline; private Area areaOutline = null; private JLabel labelOutline; private JLabel targetColor; private JSlider tolerance; private JProgressBar progress; private SwingWorker sw; public ImageOutline(BufferedImage image) { this.image = image; imageTwoTone = new BufferedImage( image.getWidth(), image.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB); } public void drawOutline() { if (areaOutline!=null) { Graphics2D g = imageOutline.createGraphics(); g.setColor(Color.WHITE); g.fillRect(0,0,imageOutline.getWidth(),imageOutline.getHeight()); g.setColor(Color.RED); g.setClip(areaOutline); g.fillRect(0,0,imageOutline.getWidth(),imageOutline.getHeight()); g.setColor(Color.BLACK); g.setClip(null); g.draw(areaOutline); g.dispose(); } } public Area getOutline(Color target, BufferedImage bi) { // construct the GeneralPath GeneralPath gp = new GeneralPath(); boolean cont = false; int targetRGB = target.getRGB(); for (int xx=0; xx<bi.getWidth(); xx++) { for (int yy=0; yy<bi.getHeight(); yy++) { if (bi.getRGB(xx,yy)==targetRGB) { if (cont) { gp.lineTo(xx,yy); gp.lineTo(xx,yy+1); gp.lineTo(xx+1,yy+1); gp.lineTo(xx+1,yy); gp.lineTo(xx,yy); } else { gp.moveTo(xx,yy); } cont = true; } else { cont = false; } } cont = false; } gp.closePath(); // construct the Area from the GP & return it return new Area(gp); } public JPanel getGui() { JPanel images = new JPanel(new GridLayout(2,2,2,2)); JPanel gui = new JPanel(new BorderLayout(3,3)); JPanel originalImage = new JPanel(new BorderLayout(2,2)); final JLabel originalLabel = new JLabel(new ImageIcon(image)); targetColor = new JLabel("Target Color"); targetColor.setForeground(Color.RED); targetColor.setBackground(Color.WHITE); targetColor.setBorder(new LineBorder(Color.BLACK)); targetColor.setOpaque(true); JPanel controls = new JPanel(new BorderLayout()); controls.add(targetColor, BorderLayout.WEST); originalLabel.addMouseListener( new MouseAdapter() { @Override public void mouseEntered(MouseEvent me) { originalLabel.setCursor( Cursor.getPredefinedCursor(Cursor.CROSSHAIR_CURSOR)); } @Override public void mouseExited(MouseEvent me) { originalLabel.setCursor(Cursor.getDefaultCursor()); } @Override public void mouseClicked(MouseEvent me) { int x = me.getX(); int y = me.getY(); Color c = new Color( image.getRGB(x,y) ); targetColor.setBackground( c ); updateImages(); } }); originalImage.add(originalLabel); tolerance = new JSlider( JSlider.HORIZONTAL, 0, 255, 104 ); tolerance.addChangeListener( new ChangeListener() { public void stateChanged(ChangeEvent ce) { updateImages(); } }); controls.add(tolerance, BorderLayout.CENTER); gui.add(controls,BorderLayout.NORTH); images.add(originalImage); labelTwoTone = new JLabel(new ImageIcon(imageTwoTone)); images.add(labelTwoTone); images.add(new JLabel("Smoothed Outline")); imageOutline = new BufferedImage( image.getWidth(), image.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB ); labelOutline = new JLabel(new ImageIcon(imageOutline)); images.add(labelOutline); updateImages(); progress = new JProgressBar(); gui.add(images, BorderLayout.CENTER); gui.add(progress, BorderLayout.SOUTH); return gui; } private void updateImages() { if (sw!=null) { sw.cancel(true); } sw = new SwingWorker() { @Override public String doInBackground() { progress.setIndeterminate(true); adjustTwoToneImage(); labelTwoTone.repaint(); areaOutline = getOutline(Color.BLACK, imageTwoTone); drawOutline(); return ""; } @Override protected void done() { labelOutline.repaint(); progress.setIndeterminate(false); } }; sw.execute(); } public void adjustTwoToneImage() { twoToneFilter = new TwoToneImageFilter( targetColor.getBackground(), tolerance.getValue()); Graphics2D g = imageTwoTone.createGraphics(); g.drawImage(image, twoToneFilter, 0, 0); g.dispose(); } public static void main(String[] args) throws Exception { int size = 150; final BufferedImage outline = new BufferedImage(size,size,BufferedImage.TYPE_INT_RGB); Graphics2D g = outline.createGraphics(); g.setColor(Color.WHITE); g.fillRect(0,0,size,size); g.setRenderingHint( RenderingHints.KEY_DITHERING, RenderingHints.VALUE_DITHER_ENABLE); g.setRenderingHint( RenderingHints.KEY_ANTIALIASING, RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_ON); Polygon p = new Polygon(); p.addPoint(size/2, size/10); p.addPoint(size-10, size-10); p.addPoint(10, size-10); Area a = new Area(p); Rectangle r = new Rectangle(size/4, 8*size/10, size/2, 2*size/10); a.subtract(new Area(r)); int radius = size/10; Ellipse2D.Double c = new Ellipse2D.Double( (size/2)-radius, (size/2)-radius, 2*radius, 2*radius ); a.subtract(new Area(c)); g.setColor(Color.BLACK); g.fill(a); ImageOutline io = new ImageOutline(outline); JFrame f = new JFrame("Image Outline"); f.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); f.add(io.getGui()); f.pack(); f.setResizable(false); f.setLocationByPlatform(true); f.setVisible(true); } } class TwoToneImageFilter implements BufferedImageOp { Color target; int tolerance; TwoToneImageFilter(Color target, int tolerance) { this.target = target; this.tolerance = tolerance; } private boolean isIncluded(Color pixel) { int rT = target.getRed(); int gT = target.getGreen(); int bT = target.getBlue(); int rP = pixel.getRed(); int gP = pixel.getGreen(); int bP = pixel.getBlue(); return( (rP-tolerance<=rT) && (rT<=rP+tolerance) && (gP-tolerance<=gT) && (gT<=gP+tolerance) && (bP-tolerance<=bT) && (bT<=bP+tolerance) ); } public BufferedImage createCompatibleDestImage( BufferedImage src, ColorModel destCM) { BufferedImage bi = new BufferedImage( src.getWidth(), src.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB); return bi; } public BufferedImage filter( BufferedImage src, BufferedImage dest) { if (dest==null) { dest = createCompatibleDestImage(src, null); } for (int x=0; x<src.getWidth(); x++) { for (int y=0; y<src.getHeight(); y++) { Color pixel = new Color(src.getRGB(x,y)); Color write = Color.BLACK; if (isIncluded(pixel)) { write = Color.WHITE; } dest.setRGB(x,y,write.getRGB()); } } return dest; } public Rectangle2D getBounds2D(BufferedImage src) { return new Rectangle2D.Double(0, 0, src.getWidth(), src.getHeight()); } public Point2D getPoint2D( Point2D srcPt, Point2D dstPt) { // no co-ord translation return srcPt; } public RenderingHints getRenderingHints() { return null; } }


La versión más general de este problema es una de las etapas iniciales en la mayoría de las tuberías de visión por computadora. Se llama Image Segementation. Divide una imagen en regiones de píxeles que se consideran visualmente idénticos. Estas regiones están separadas por "contornos" (consulte, por ejemplo, este artículo ), que representan rutas a través de la imagen que se extiende a lo largo de los límites de píxeles.

Hay un algoritmo recursivo simple para representar contornos como una polilínea definida de modo que ningún punto se desvía más que una cantidad fija (por ejemplo, max_dev ) que puede elegir. Normalmente es de 1/2 a 2 píxeles.

function getPolyline(points [p0, p1, p2... pn] in a contour, max_dev) { if n <= 1 (there are only one or two pixels), return the whole contour Let pi, 0 <= i <= n, be the point farthest from the line segment p0<->pn if distance(pi, p0<->pn) < max_dev return [ p0 -> pn ] else return concat(getPolyline [ p0, ..., pi ], getPolyline [ pi, ..., pn] )

La idea detrás de esto es que pareces tener imágenes de dibujos animados que ya están segmentadas. Por lo tanto, si codifica una búsqueda simple que ensambla los píxeles del borde en cadenas, puede usar el algoritmo anterior para convertirlos en cadenas de segmentos de línea que serán uniformes. Incluso pueden dibujarse con anti-aliasing.


Si ya conoce el segmento o el borde, intente desenfocar con Gaussiano o promedio o uno de su propio kernel y muévalo al borde que desea suavizar. Esta es una solución rápida y puede no ser la más adecuada en imágenes complejas, pero para dibujar, es buena.