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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分类专栏： 户型图矢量化201806-201808
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42517195/article/details/81087900
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
10-18 1576
提高图纸比对效率和准确性基于图像处理的CAD图纸比对算法能够实现自动化的图纸比对过程。通过一系列图像处理技术，算法可以快速、准确地检测出两张图纸之间的差异，大大提高了比对工作的效率。与人工比对相比，算法不受主观因素的影响，能够提供更加客观、一致的比对结果，减少了因人为错误导致的工程风险。保障工程质量和安全通过及时发现图纸中的差异和错误，施工团队可以在施工前对图纸进行修正，避免按照错误的图纸进行施工，从而保障工程的质量和安全。
截取输入图片的户型图部分（可用于其他图片中物体部分截取）
程序员小祝的博客
06-14 913
在输入的户型图中，一般含有其他无关部分，如下图： 而我们在做户型图处理的时候，只需要取其中户型图相关部分： 需要使用openCV来做截取： # step1：加载图片，转成灰度图 import cv2 import numpy as np image = cv2.imread("./pic/ceshi4.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #step2:用Sobel算子计算x，y方向上的梯度，之后在x方向上减去y方向上的梯度，通过这个
DrawToolsWPF，ＷＰＦ绘图
06-20
DrawToolsWPF,WPF绘制，能实现绘制多个图形
CVPR 2021 | 超实用！住宅户型识别与重建技术来啦！
3D视觉工坊
08-11 4008
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达住宅户型的识别与重建在装修设计中是非常重要且有挑战的问题。我们提出了一种基于微分渲染的户型识别算法，能够准确识别建筑元素，房间类型，大...
C9：Unity3D制作智能家居设计软件——导入户型图自动设计（算法剖析+源码实现篇）
.
02-21 9899
两个步骤：第一步，导入已有户型图，第二部：系统自动智能设计。我们刨析一下实现原理。首先我们总结一下设计规律，智能匹配户型与家具无外乎两种情况：1-同户型不同家具，2-同家具不同户型。所以我们在导入户型图自动设计的时候必须先解决这两个问题： 一：假如我有若干套相同的户型，该如何自动设计不同的设计风格和设计方案？ 二：假如我已有一套设计方案（所有硬装、软装家具）该如何自动智能的布置到不同的户型里？...
AI自动识别户型图生成数据建模到3DVR场景解决方案
LOVECHAT998的博客
11-12 5491
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
09-28 2207
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。。。。 ...
Unity绘制户型（一）
尹华南的博客
11-28 4250
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...
C++ OpenCV识别图像上的线条轨迹
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如果图片上有线条，图形什么的，人的眼睛可以直接看出来，这是人的直接反应。那么如何让电脑识别呢？换个角度说，用户怎么教电脑去识别图片。 图片在内存中是以二维矩阵的形式存储的，如果是彩图，则是GBR三通道，灰度图则是单通道。本教程用OpenCV去识别图形上的线条，曲线等轨迹。 软件环境：Win7-32， VS2010， OpenCV2.4.9 （1）以灰度图的方式导入图片...
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在图像处理中我们时常需要将物体分割出来，或者区分前后景，等等。 在这些问题中，边缘似乎是不可避免的问题，如何取一个你认为对的“边缘”是至关重要的。 综上提出了“如何取边缘”的问题。 那么，首先为了解题，我们需要知道何谓“边缘”，换言之，边缘是怎么定义的。 当然，“边缘”定义在不同情况下有很多分歧。一般的，最常用的是阶梯型边缘 举一些简单的例子：  (a)图：是理想情况，在一点突变。...
CVPR 2021 论文解读 | 住宅户型识别与重建
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07-30 4613
住宅户型的识别与重建在装修设计中是非常重要且有挑战的问题。我们提出了一种基于微分渲染的户型识别算法，能够准确识别建筑元素，房间类型，大小尺寸，最终输出准确的3D矢量化户型。我们使用基于深度...
opencv怎么做户型图识别
最新发布
04-03
<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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