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OpenCV实现乱序碎片复原

程序员文章站 2022-06-10 15:16:36
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题目

将4张打乱顺序的碎片拼接复原并展示原图

算法思路

将x张碎片的左右边缘提取保存

左右边缘两两对比,将相似度超过预设阈值的碎片执行拼接操作,得到左右拼接好的碎片

提取左右拼接好的碎片的上下边缘

上下边缘两两对比,将相似度超过预设阈值的碎片执行拼接操作,得到原图

源码展示

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
#include <string>
#include <cstdlib>
#include <utility>
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>

using namespace std;
using namespace cv;

/*
 * 问题: 将x张打乱顺序的碎片复原,将复原好的图片展示出来
 * 思路: 1. 将x张碎片的左右边缘提取保存
 *       2. 左右边缘两两对比,将相似度超过预设阈值的碎片执行拼接操作,得到左右拼接好的碎片
 *       3. 提取左右拼接好的碎片的上下边缘
 *       4. 上下边缘两两对比,将相似度超过预设阈值的碎片执行拼接操作,得到原图
*/

int n = 0;  //左右拼接时需要的迭代器
int m = 0;  //上下拼接时需要的迭代器

//读取碎片
vector<mat> fragments_imread(string files_name);
vector<mat> fragments_lr_imread(string files_name);     //读取左右拼接好的碎片

//保存每张碎片的左右边缘
vector <vector<mat>> edge_resection_lr(const vector <mat>& fragments);

//直方图对比
bool compare_by_hist(const mat& img1, const mat& img2);

//左右拼接
void picture_stitching_lr(const mat& img1, const mat& img2);

//对每张碎片的左右边缘相互对比拼接
void alignment_and_splicing_lr(const vector <mat>& fragments, const vector<vector<mat>>& resection_lr);//参数:碎片;碎片的左右边缘

//保存每张碎片的上下边缘
vector <vector<mat>> edge_resection_tb(const vector <mat>& fragments_lr);

//上下拼接
void picture_stitching_tb(const mat& img1, const mat& img2);

//对左右拼接好的碎片进行上下对比拼接
void alignment_and_splicing_tb(const vector <mat>& fragments_lr, const vector<vector<mat>>& resection_tb);


int main() {
    vector<mat> fragments = fragments_imread("res/fragments/");              	//读取碎片

    vector<vector<mat> > resection_lr = edge_resection_lr(fragments);           //保存每张碎片的左右边缘

    alignment_and_splicing_lr(fragments,resection_lr);                          //对每张碎片的左右边缘相互对比拼接

    vector<mat> fragments_lr = fragments_lr_imread("res/fragments_lr/");     	//读取左右拼接好的碎片

    vector<vector<mat>> resection_tb = edge_resection_tb(fragments_lr);         //保存拼接好的左右碎片的上下边缘

    alignment_and_splicing_tb(fragments_lr, resection_tb);                      //对左右拼接好的碎片的上下边缘相互对比拼接

    mat result = imread("res/result/0.jpg");
    imshow("restoration map",result);                                           //展示结果

    waitkey(0);
    return 0;
}

//读取碎片
vector<mat> fragments_imread(string files_name){
    vector<string> files;
    glob(std::move(files_name),files);
    vector<mat> fragments;
    for(auto &file : files){
        fragments.push_back(imread(file));
    }
    return fragments;
}
vector<mat> fragments_lr_imread(string files_name){
    vector<string> files;
    glob(std::move(files_name),files);
    vector<mat> fragments_lr;
    for(auto &file : files){
        fragments_lr.push_back(imread(file));
    }
    return fragments_lr;
}

//保存每张碎片的左右边缘
vector<vector<mat> > edge_resection_lr(const vector <mat>& fragments){
    vector<vector<mat> > resection_lr(fragments.size(), vector<mat>(2));
    for(int i = 0; i<fragments.size(); i++){
        for(int j = 0; j<2; j++){
            switch (j){
                case 0:     //第 i 张碎片的 左边;  顶点:(0,0)  尺寸:(10 * 第i张碎片的高/行)
                    resection_lr.at(i).at(j) = fragments.at(i)(rect(0,0,10, fragments.at(i).rows));
                    break;
                case 1:     //第 i 张碎片的 右边;  顶点:(第 i 张碎片的宽/列-10,0)  尺寸:(10 * 第i张碎片的高/行)
                    resection_lr.at(i).at(j) = fragments.at(i)(rect(fragments.at(i).cols-10,0,10, fragments.at(i).rows));
                default:
                    break;
            }
        }
    }
    return resection_lr;
}

//直方图对比
bool compare_by_hist(const mat& img1, const mat& img2){
    mat tmpimg,orgimg;
    resize(img1, tmpimg, size(img1.cols, img1.rows));
    resize(img2, orgimg, size(img2.cols, img2.rows));
    //hsv颜色特征模型(色调h,饱和度s,亮度v)
    cvtcolor(tmpimg, tmpimg, color_bgr2hsv);
    cvtcolor(orgimg, orgimg, color_bgr2hsv);
    //直方图尺寸设置
    //一个灰度值可以设定一个bins,256个灰度值就可以设定256个bins
    //对应hsv格式,构建二维直方图
    //每个维度的直方图灰度值划分为256块进行统计,也可以使用其他值
    int hbins = 256, sbins = 256;
    int histsize[] = { hbins,sbins };
    //h:0~180, s:0~255,v:0~255
    //h色调取值范围
    float hranges[] = { 0, 180 };
    //s饱和度取值范围
    float sranges[] = { 0,255 };
    const float* ranges[] = { hranges, sranges };
    int channels[] = { 0,1 };					//二维直方图
    matnd hist1, hist2;
    calchist(&tmpimg, 1, channels, mat(), hist1,2,histsize, ranges, true, false);
    normalize(hist1, hist1, 0, 1, norm_minmax, -1, mat());
    calchist(&orgimg, 1, channels, mat(), hist2, 2, histsize, ranges, true, false);
    normalize(hist2, hist2, 0, 1, norm_minmax, -1, mat());
    double similarityvalue = comparehist(hist1, hist2, cv_comp_correl);
//    cout << "相似度:" << similarityvalue << endl;
    return similarityvalue >= 0.95;
}

//左右拼接
void picture_stitching_lr(const mat& img1, const mat& img2){
    mat result;
    hconcat(img1,img2,result);
    imwrite("res/fragments_lr/"+to_string(n)+".jpg", result);
    n++;
}

//对每张碎片的左右边缘相互对比拼接
void alignment_and_splicing_lr(const vector <mat>& fragments, const vector<vector<mat>>& resection_lr){
    for(int i = 0; i<fragments.size()-1; i++){            //第 i 张碎片
        for(int j = 0; j<2; j++){                       //第 i 张碎片的第 j 条边
            for(int k = i; k<fragments.size()-1; k++){    //第 i 张碎片的第 j 条边 与 第 i 张以后碎片的左右边缘对比
                for(int l = 0; l<2; l++){
                    if(compare_by_hist(resection_lr.at(i).at(j),resection_lr.at(k+1).at(l))){
                        if(j>l){            //当j>l时被对比的边缘应该在对比右边
                            picture_stitching_lr(fragments.at(i),fragments.at(k+1));
                        } else if(j<l){     //当j<l时被对比的边缘应该在对比右边
                            picture_stitching_lr(fragments.at(k+1),fragments.at(i));
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

//上下拼接
void picture_stitching_tb(const mat& img1, const mat& img2){
    mat result;
    vconcat(img1,img2,result);
    imwrite("res/result/"+to_string(m)+".jpg", result);
    m++;
}

//保存左右拼接好的碎片的上下边缘
vector <vector<mat>> edge_resection_tb(const vector <mat>& fragments_lr){
    vector <vector<mat>> resection_tb(fragments_lr.size(), vector<mat>(2));
    for(int i = 0; i<fragments_lr.size(); i++){
        for(int j = 0; j<2; j++){
            switch (j){
                case 0:     //第 i 张碎片的 上边缘;  顶点:(0,0)  尺寸:(第i张碎片的宽/列 * 10)
                    resection_tb.at(i).at(j) = fragments_lr.at(i)(rect(0,0,fragments_lr.at(i).cols, 10));
                    break;
                case 1:     //第 i 张碎片的 下边缘;  顶点:(0,第 i 张碎片的高/行-10)  尺寸:(第i张碎片的宽/列 * 10)
                    resection_tb.at(i).at(j) = fragments_lr.at(i)(rect(0,fragments_lr.at(i).rows-10, fragments_lr.at(i).cols, 10));
                default:
                    break;
            }
        }
    }
    return resection_tb;
}

//对左右拼接好的碎片进行上下对比拼接
void alignment_and_splicing_tb(const vector <mat>& fragments_lr, const vector<vector<mat>>& resection_tb){
    for(int i = 0; i<fragments_lr.size()-1; i++){               //第 i 张碎片
        for(int j = 0; j<2; j++){                               //第 i 张碎片的第 j 条边
            for(int k = i; k<fragments_lr.size()-1; k++){       //第 i 张碎片的第 j 条边 与 第 i 张以后碎片的左右边缘对比
                for(int l = 0; l<2; l++){
                    if(compare_by_hist(resection_tb.at(i).at(j),resection_tb.at(k+1).at(l))){
//                        picture_stitching_tb(fragments_lr.at(i),fragments_lr.at(k+1));
                        if(j>l){            //当j>l时被对比的边缘应该在对比下边
                            picture_stitching_tb(fragments_lr.at(i),fragments_lr.at(k+1));
                        } else if(j<l){     //当j<l时被对比的边缘应该在对比上边
                            picture_stitching_tb(fragments_lr.at(k+1),fragments_lr.at(i));
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

结果演示

碎片:

OpenCV实现乱序碎片复原

OpenCV实现乱序碎片复原

OpenCV实现乱序碎片复原

OpenCV实现乱序碎片复原

拼接结果:

OpenCV实现乱序碎片复原

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