复杂户型图处理（基于canny）—20180712-20180714

最新推荐文章于 2024-10-18 10:09:34 发布
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本文介绍了一种基于Canny边缘检测的图像处理方法，包括边缘检测、轮廓提取及优化、矢量化处理等步骤。通过对图像进行细致的处理，提高了后续分析的准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

原图：

1、canny边缘检测

2、找出图像外轮廓

3、基于轮廓根据长度与面积对canny边缘进行筛选，并校正

4、修正之后的Canny与外轮廓的叠加

5、图像处理，矢量化,延伸,裁剪,合并重叠的相邻的线段等

做不下去了。。

复杂户型图处理（外轮廓颜色） — 20180724-20180726
qq_42517195的博客
07-27 2500
原图： 基于外轮廓统计墙体特征提取出的结果： 1、基于每个连通域的像素个数可以过滤掉部分干扰物体，仅留下墙体 imgFilter(Mat &src, Mat &dst,int num) 2、提取canny边缘并进行校正 Canny(imgWall, imgCanny, 80, 110, 3);  canny_fix(imgCanny); 矢量化  vecto...
复杂户型图处理（paper-Unsupervised Wall Detector）—20180716-20180717
qq_42517195的博客
07-18 1786
周一，一位深度学习的实习生加入我们组了解情况，看完了后拔凉的走了。。 产品经理也蛮无助的。。 开始研究论文：Unsupervised Wall Detector in Architectual Floor Plans (建筑平面图中的无监督墙体探测器) 1、Introduction  引言 in[3], detect parallel pairs; text information and...
简单户型图处理—20180606-20180623
qq_42517195的博客
07-16 2904
20180606-20180623 1、预处理 针对简单无背景背景图，   （1）阈值分割   wall_thresh(Mat &src)   （2）去标尺   ReturnImgWithoutRuler(Mat& image1, Mat& imgWithoutR) （3）腐蚀膨胀，dilate_erode(Mat&src) （4）遍历找到行...
复杂户型图处理（基于边缘特征）— 20180625-20180703
qq_42517195的博客
07-17 4824
需求突然转换到，识别有背景的户型图： 具体效果参考空间大师，首先提出墙体，然后识别门窗、家具。 空间大师对实现思路几乎没有帮助，绝望之际找到一篇论文，看结果还不错，于是我们就开始根据论文一步步实现。 论文为：基于形状与边缘特征的户型图识别研究_江州，有两种方法： 一、基于形状特征的户型图识别 1、墙体线分割 彩色图-->灰度图-->统计灰度直方图，最大值即为背景灰度...
基于canny的边缘检测算法：
u010173075的专栏
10-20 1227
clear all; close all; %%%%%%%%%%%%%%载入图像%%%%%%%%%%%%%% I=imread('rice','BMP'); % I=imnoise(I,'gaussian',0,0.01); X=double(I); [Ix,Iy]=size(X);           %图像长宽 %%%%%%%%%%%%%%二级尺度%%%%%%%%%%%%%% 
复杂户型图处理（基于steger算法）—20180710-20180712
qq_42517195的博客
07-17 3408
（回学校参加夏令营停了一周。。） 光条中心线提取-Steger算法 Steger算法基于Hessian矩阵，能够实现光条中心亚像素精度定位： 首先通过Hessian矩阵能够得到光条的法线方向，然后在法线方向利用泰勒展开得到亚像素位置。  （乱画的steger代码实现过程。。） main(){ //StegerTest.cpp initLineOpts(opt); //初始...
复杂户型图处理（外轮廓颜色） — 20180718-20180721
qq_42517195的博客
07-24 1839
一、接着上次canny边缘后基于长度和面积筛选后的图形做工作。 原图： 筛选过后线段矢量化的图： （1）调整相邻线段到同一水平或竖直位置 linesMerge(vector<Vec4i>&lines, int thresh) （2）延长需要延长的线段     先搜索直线所在方向是否可延伸，再搜索与直线正交的方向能否延伸,     如果与直线正交的方向能延伸...
基于图像处理的户型图识别
zkisama的博客
06-21 5824
基于图像处理的户型图识别前言基本思路代码展示参考文章 前言     ~~~~    作为一个水成一匹野马的毕业生，要发这篇文章很羞耻，但是我还是决定写下来。一方面也当时一段时间的总结，另一方面给同样题目的小伙伴一个参考。想想为了水出毕设，我东翻西找，还是很心酸。     ~~~~    首先声明，本代码只适用于这一张例图（你可以看作是一个PPT程序）
图像处理：CAD图纸比对算法
Piggy_dolian的博客
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DrawToolsWPF,WPF绘制，能实现绘制多个图形
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目的是通过图像算法智能识别房屋类型图中的墙体和门窗，获取墙体端点和拐点的坐标。。这样，根据这些墙面线条的坐标，就可以自动生成一个立体的房间，供设计师查看。经过几个月左右的突击，终于取得了不错的识别效果。下面的图片是随机选择的。
户型图识别
qianxun
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这个原本是去年无聊的时候帮着群友做得 ，还有感觉做着也挺有意思的，就花了一个月时间做的，，主要是户型图生成简介的细线图，以供VR游戏里面进行游戏房屋的生成。好了话不多说了，上图了。。。。。 嗯 。。。。。好久没做了。。。。 ...
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户型绘制主要对象数据：点、线、面、部件（门窗）。主要难点是通过绘制的点寻找闭合多边形、多边形的生成、3D墙体的生成、门窗要在墙体上留下孔洞这四个功能。这篇文章我只写前两个问题，后面来两个问题单独再写一篇文章。 1.如何寻找闭合多边形？ 我的方法是遍历全部的点，剔除不参与构面计算的点。不参与构面计算的意思是指下图所示的点 在我的设计中点对象是包含点的连接关系的，就是说点对象自己保存着自...
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opencv怎么做户型图识别
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<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何使用OpenCV进行户型图的图像处理和特征识别。首先，我得理清楚用户的需求。用户可能是在做建筑相关的项目，或者是开发一个户型识别的应用程序，需要用到计算机视觉技术来处理户型图，提取关键信息比如房间轮廓、门窗位置等。 接下来，我需要回忆一下OpenCV中常用的图像处理步骤。通常，这类任务会包括图像预处理、轮廓检测、特征提取等步骤。首先，用户可能需要将户型图转换成灰度图，因为很多处理都是在灰度图上进行的。然后可能需要去噪，使用高斯模糊或者中值滤波来平滑图像，减少噪声的影响。 接下来是边缘检测，Canny算法是常用的方法。不过，在户型图中，线条可能比较清晰，所以调整Canny的阈值参数很重要。然后，找到轮廓，使用findContours函数，但要注意层级关系，可能户型图中的房间结构会有嵌套的轮廓，需要正确设置轮廓检索模式，比如RETR_TREE或者RETR_EXTERNAL。 然后，提取几何特征，比如多边形近似，找到房间的拐角点。这里可能需要使用approxPolyDP函数来近似轮廓，进而得到房间的角点坐标。同时，门窗的识别可能需要更细致的处理，比如检测直线，使用HoughLines或者HoughLinesP，找到可能的门窗位置，再根据长度和位置过滤掉不符合条件的线段。 用户提供的引用中提到轮廓识别和拐角坐标的获取，以及地图API的坐标转换，这可能涉及到将检测到的图像坐标转换为实际的经纬度坐标，这需要标定或者已知的比例尺信息。此外，用户提到的Tkinter或PyQt设计界面，这部分可能属于应用层，用户可能需要将OpenCV处理后的结果集成到图形界面中，方便用户上传图片和查看结果。 需要确保在回答中提到这些关键步骤，并给出具体的代码示例，比如如何读取图像、预处理、边缘检测、轮廓查找、多边形近似等。同时，可能需要注意户型图中可能存在不同的线型，比如实线代表墙壁，虚线代表门窗，这时候可能需要不同的处理策略，比如颜色分割或者形态学操作来区分不同的区域。 另外，用户的问题是关于方法，所以需要分步骤说明，每一步的作用和实现方式。可能还需要提到优化方法，比如调整参数以获得更好的检测效果，或者处理复杂情况，比如户型图中有家具等干扰物，如何去除这些干扰。 最后，生成相关的问题需要考虑用户可能进一步想了解的内容，比如如何优化轮廓检测的准确性，如何处理复杂户型图，或者如何将检测结果与地图API结合。这些问题需要紧扣主题，帮助用户深入理解整个流程。</think>### 使用OpenCV实现户型图图像处理与特征识别的方法 #### 1. **图像预处理** - **灰度化**：将户型图转换为灰度图像，简化后续处理步骤。 ```python import cv2 img = cv2.imread('floor_plan.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` - **去噪**：使用高斯模糊或中值滤波消除噪声。 ```python blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0) ``` - **二值化**：通过阈值处理突出轮廓。 ```python _, binary = cv2.threshold(blurred, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) ``` #### 2. **轮廓检测** - **边缘检测**：使用Canny算法提取边缘。 ```python edges = cv2.Canny(binary, 50, 150) ``` - **查找轮廓**：识别所有闭合区域，重点关注墙体结构。 ```python contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ``` - **筛选有效轮廓**：根据面积和形状过滤干扰项（如家具标注）。 ```python valid_contours = [cnt for cnt in contours if cv2.contourArea(cnt) > 1000] ``` #### 3. **几何特征提取** - **多边形近似**：提取房间拐角坐标。 ```python for cnt in valid_contours: epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(cnt, True) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True) cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0,255,0), 2) ``` - **门窗识别**：结合霍夫变换检测直线段，筛选短线段作为门窗候选。 ```python lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 50, minLineLength=20, maxLineGap=10) ``` #### 4. **坐标转换与应用** - **比例标定**：若已知实际尺寸（如标注比例尺），可将像素坐标转换为物理坐标。 - **地图API集成**：将拐角坐标与地图API（如高德/Google Maps）结合，实现地理信息映射[^1]。 #### 5. **可视化与界面** - 使用Tkinter/PyQt展示处理结果，允许用户交互式操作[^2]。 ```python import tkinter as tk from PIL import ImageTk, Image root = tk.Tk() img_tk = ImageTk.PhotoImage(Image.open('processed_floor_plan.jpg')) label = tk.Label(root, image=img_tk) label.pack() root.mainloop() ``` ---
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