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优化降噪算法

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yuxue 5 years ago
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2
src/main/java/com/yuxue/train/SVMTrain.java
Unescape View File

@ -52,7 +52,7 @@ public class SVMTrain {
public static void main(String[] arg) {
// 训练， 生成svm.xml库文件
train();
// train();
// 识别，判断样本文件是否是车牌
pridect();

409
src/main/java/com/yuxue/util/ImageUtil.java
Unescape View File

@ -1,8 +1,11 @@
package com.yuxue.util;
import java.time.Duration;
import java.time.Instant;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Set;
import java.util.Vector;
@ -41,33 +44,38 @@ public class ImageUtil {
private static Map<String, Integer> debugMap = Maps.newLinkedHashMap();
static {
debugMap.put("yuantu", 0); // 原图
debugMap.put("gaussianBlur", 1); // 高斯模糊
debugMap.put("gray", 2); // 图像灰度化
debugMap.put("sobel", 3); // Sobel 运算，得到图像的一阶水平方向导数
debugMap.put("threshold", 4); //图像二值化
debugMap.put("morphology", 5); // 图像闭操作
debugMap.put("clearSmallConnArea", 6); // 降噪
debugMap.put("clearAngleConn", 7); // 降噪
debugMap.put("clearHole", 8); // 降噪
debugMap.put("contours", 9); // 提取外部轮廓
debugMap.put("screenblock", 10); // 外部轮廓筛选
debugMap.put("crop", 11); // 切图
debugMap.put("resize", 12); // 切图resize
// debugMap.put("char_threshold", 10);
// debugMap.put("char_clearLiuDing", 11); // 去除柳钉
// debugMap.put("specMat", 12);
// debugMap.put("chineseMat", 13);
// debugMap.put("char_auxRoi", 14);
debugMap.put("gaussianBlur", 0); // 高斯模糊
debugMap.put("gray", 0); // 图像灰度化
debugMap.put("sobel", 0); // Sobel 运算，得到图像的一阶水平方向导数
debugMap.put("threshold", 0); //图像二值化
debugMap.put("morphology", 0); // 图像闭操作
debugMap.put("clearInnerHole", 0); // 降噪
debugMap.put("clearSmallConnArea", 0); // 降噪
debugMap.put("clearAngleConn", 0); // 降噪
debugMap.put("clearHole", 0); // 降噪
debugMap.put("contours", 0); // 提取外部轮廓
debugMap.put("screenblock", 0); // 外部轮廓筛选
debugMap.put("crop", 0); // 切图
debugMap.put("resize", 0); // 切图resize
debugMap.put("char_threshold", 0);
debugMap.put("char_clearLiuDing", 0); // 去除柳钉
debugMap.put("specMat", 0);
debugMap.put("chineseMat", 0);
debugMap.put("char_auxRoi", 0);
// 设置index， 用于debug生成文件时候按名称排序
Integer index = 100;
for (Entry<String, Integer> entry : debugMap.entrySet()) {
entry.setValue(index);
index ++;
}
}
public static void main(String[] args) {
Instant start = Instant.now();
String tempPath = DEFAULT_BASE_TEST_PATH + "test/";
String filename = tempPath + "/100_yuantu.jpg";
// filename = tempPath + "/100_yuantu4.jpg";
filename = tempPath + "/100_yuantu4.jpg";
// filename = tempPath + "/109_crop_0.png";
Mat src = Imgcodecs.imread(filename);
@ -97,7 +105,9 @@ public class ImageUtil {
// ImageUtil.rgb2Hsv(src, debug, tempPath);
// ImageUtil.getHSVValue(src, debug, tempPath);
System.err.println("done!!!");
Instant end = Instant.now();
System.err.println("总耗时：" + Duration.between(start, end).toMillis());
}
@ -113,7 +123,7 @@ public class ImageUtil {
Mat dst = new Mat();
Imgproc.GaussianBlur(inMat, dst, new Size(DEFAULT_GAUSSIANBLUR_SIZE, DEFAULT_GAUSSIANBLUR_SIZE), 0, 0, Core.BORDER_DEFAULT);
if (debug) {
Imgcodecs.imwrite(tempPath + (debugMap.get("gaussianBlur") + 100) + "_gaussianBlur.jpg", dst);
Imgcodecs.imwrite(tempPath + debugMap.get("gaussianBlur") + "_gaussianBlur.jpg", dst);
}
return dst;
}
@ -130,7 +140,7 @@ public class ImageUtil {
Mat dst = new Mat();
Imgproc.cvtColor(inMat, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
if (debug) {
Imgcodecs.imwrite(tempPath + (debugMap.get("gray") + 100) + "_gray.jpg", dst);
Imgcodecs.imwrite(tempPath + debugMap.get("gray") + "_gray.jpg", dst);
}
inMat.release();
return dst;
@ -170,7 +180,7 @@ public class ImageUtil {
abs_grad_y.release();
if (debug) {
Imgcodecs.imwrite(tempPath + (debugMap.get("sobel") + 100) + "_sobel.jpg", dst);
Imgcodecs.imwrite(tempPath + debugMap.get("sobel") + "_sobel.jpg", dst);
}
return dst;
}
@ -207,7 +217,7 @@ public class ImageUtil {
abs_grad_x.release();
abs_grad_y.release();
if (debug) {
Imgcodecs.imwrite(tempPath + (debugMap.get("sobel") + 100) + "_sobel.jpg", dst);
Imgcodecs.imwrite(tempPath + debugMap.get("sobel") + "_sobel.jpg", dst);
}
return dst;
}
@ -225,7 +235,7 @@ public class ImageUtil {
Mat dst = new Mat();
Imgproc.threshold(inMat, dst, 100, 255, Imgproc.THRESH_OTSU + Imgproc.THRESH_BINARY);
if (debug) {
Imgcodecs.imwrite(tempPath + (debugMap.get("threshold") + 100) + "_threshold.jpg", dst);
Imgcodecs.imwrite(tempPath + debugMap.get("threshold") + "_threshold.jpg", dst);
}
inMat.release();
return dst;
@ -249,23 +259,22 @@ public class ImageUtil {
Mat element = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, size);
Imgproc.morphologyEx(inMat, dst, Imgproc.MORPH_CLOSE, element);
if (debug) {
Imgcodecs.imwrite(tempPath + (debugMap.get("morphology") + 100) + "_morphology0.jpg", dst);
Imgcodecs.imwrite(tempPath + debugMap.get("morphology") + "_morphology0.jpg", dst);
}
// 填补内部孔洞，为了去除小连通区域的时候，降低影响
Mat a = clearInnerHole(dst, 8, 16, debug, tempPath);
// 去除小连通区域
Mat a = clearSmallConnArea(dst, 3, 10, debug, tempPath);
Mat b = clearSmallConnArea(a, 10, 3, debug, tempPath);
Mat b = clearSmallConnArea(a, 1, 10, debug, tempPath);
// 按斜边去除
// Mat e = clearSmallConnArea(b, 2, debug, tempPath);
// 去除孔洞
Mat c = clearHole(b, 3, 10, debug, tempPath);
Mat d = clearHole(c, 10, 3, debug, tempPath);
// Mat e = clearAngleConn(b, 5, debug, tempPath);
if (debug) {
Imgcodecs.imwrite(tempPath + (debugMap.get("morphology") + 100) + "_morphology2.jpg", d);
}
return d;
// 填补边缘孔洞
// Mat d = clearHole(a, 4, 2, debug, tempPath);
return b;
}
@ -294,7 +303,7 @@ public class ImageUtil {
// 将轮廓描绘到原图
Imgproc.drawContours(result, contours, -1, new Scalar(0, 0, 255, 255));
// 输出带轮廓的原图
Imgcodecs.imwrite(tempPath + (debugMap.get("contours") + 100) + "_contours.jpg", result);
Imgcodecs.imwrite(tempPath + debugMap.get("contours") + "_contours.jpg", result);
}
return contours;
}
@ -343,13 +352,13 @@ public class ImageUtil {
Mat img_crop = new Mat();
Imgproc.getRectSubPix(src, rect_size, mr.center, img_crop);
if (debug) {
Imgcodecs.imwrite(tempPath + (debugMap.get("crop") + 100) + "_crop_" + j + ".png", img_crop);
Imgcodecs.imwrite(tempPath + debugMap.get("crop") + "_crop_" + j + ".png", img_crop);
}
// 处理切图，调整为指定大小
Mat resized = new Mat(HEIGHT, WIDTH, TYPE);
Imgproc.resize(img_crop, resized, resized.size(), 0, 0, Imgproc.INTER_CUBIC);
if (debug) {
Imgcodecs.imwrite(tempPath + (debugMap.get("resize") + 100) + "_resize_" + j + ".png", resized);
Imgcodecs.imwrite(tempPath + debugMap.get("resize") + "_resize_" + j + ".png", resized);
j++;
}
dst.add(resized);
@ -361,7 +370,7 @@ public class ImageUtil {
// 将轮廓描绘到原图
Imgproc.drawContours(result, mv, -1, new Scalar(0, 0, 255, 255));
// 输出带轮廓的原图
Imgcodecs.imwrite(tempPath + (debugMap.get("screenblock") + 100) + "_screenblock.jpg", result);
Imgcodecs.imwrite(tempPath + debugMap.get("screenblock") + "_screenblock.jpg", result);
}
return dst;
}
@ -548,6 +557,95 @@ public class ImageUtil {
}
}
/**
* 清除白色区域的内部黑色孔洞
* rowLimit != colsLimit, 使用长方形比正方形好
* 该算法比较耗时
* @param inMat
* @param rowLimit
* @param colsLimit
* @param debug
* @param tempPath
* @return
*/
public static Mat clearInnerHole(Mat inMat, int rowLimit, int colsLimit, Boolean debug, String tempPath) {
Instant start = Instant.now();
int uncheck = 0, normal = 2, replace = 3, white = 255, black = 0;
Mat dst = new Mat(inMat.size(), CvType.CV_8UC1);
inMat.copyTo(dst);
// 初始化的图像全部为0，未检查; 全黑图像
Mat label = new Mat(inMat.size(), CvType.CV_8UC1);
// 标记所有的白色区域
for (int i = 0; i < inMat.rows(); i++) {
for (int j = 0; j < inMat.cols(); j++) {
// 白色点较少，遍历白色点速度快
if (inMat.get(i, j)[0] == white && label.get(i, j)[0] == uncheck) { // 对于二值图，0代表黑色，255代表白色
label.put(i, j, normal); // 中心点
// 执行两次，交换row 跟col；
int condition = 0;
do {
int x1 = i;
int x2 = i + rowLimit >= inMat.rows() ? inMat.rows() - 1 : i + rowLimit;
int y1 = j;
int y2 = j + colsLimit >= inMat.cols() ? inMat.cols() - 1 : j + colsLimit ;
int count = 0;
// 遍历四条边
for (int k = x1; k < x2; k++) {
if(inMat.get(k, y1)[0] == black || inMat.get(k, y2)[0] == black) {
count++;
}
}
for (int k = y1; k < y2; k++) {
if(inMat.get(x1, k)[0] == black || inMat.get(x2, k)[0] == black) {
count++;
}
}
// 根据中心点+limit，定位四个角生成一个矩形，
// 矩形四条边都是白色，内部的黑点标记为 要被替换的对象
if(count == 0 ) {
for (int n = x1; n < x2; n++) {
for (int m = y1; m < y2; m++) {
if (inMat.get(n, m)[0] == black && label.get(n, m)[0] == uncheck) {
label.put(n, m, replace);
}
}
}
}
int ex = rowLimit;
rowLimit = colsLimit;
colsLimit = ex;
condition++;
} while (condition == 1);
}
}
}
for (int i = 0; i < inMat.rows(); i++) {
for (int j = 0; j < inMat.cols(); j++) {
if(label.get(i, j)[0] == replace) {
dst.put(i, j, white);
}
}
}
label.release();
if (debug) {
Imgcodecs.imwrite(tempPath + debugMap.get("clearInnerHole") + "_clearInnerHole.jpg", dst);
Instant end = Instant.now();
System.out.println("clearInnerHole执行耗时：" + Duration.between(start, end).toMillis());
}
return dst;
}
/**
* 清除二值图像的黑洞
* 按矩形清理
@ -558,8 +656,8 @@ public class ImageUtil {
* @param tempPath
*/
public static Mat clearHole(Mat inMat, int rowLimit, int colsLimit, Boolean debug, String tempPath) {
int uncheck = 0, black = 1, white = 2;
Instant start = Instant.now();
int uncheck = 0, normal = 2, replace = 3, white = 255, black = 0;
Mat dst = new Mat(inMat.size(), CvType.CV_8UC1);
inMat.copyTo(dst);
@ -569,53 +667,64 @@ public class ImageUtil {
// 标记所有的白色区域
for (int i = 0; i < inMat.rows(); i++) {
for (int j = 0; j < inMat.cols(); j++) {
if (inMat.get(i, j)[0] > 10) { // 对于二值图，0代表黑色，255代表白色
label.put(i, j, white); // 中心点
int x1 = i - rowLimit < 0 ? 0 : i - rowLimit;
int x2 = i + rowLimit >= inMat.rows() ? inMat.rows()-1 : i + rowLimit;
int y1 = j - colsLimit < 0 ? 0 : j - colsLimit ;
int y2 = j + colsLimit >= inMat.cols() ? inMat.cols()-1 : j + colsLimit ;
int count = 0;
if(inMat.get(x1, y1)[0] > 10) {// 左上角
count++;
}
if(inMat.get(x1, y2)[0] > 10) { // 左下角
count++;
}
if(inMat.get(x2, y1)[0] > 10) { // 右上角
count++;
}
if(inMat.get(x2, y2)[0] > 10) { // 右下角
count++;
}
if (inMat.get(i, j)[0] == white) { // 对于二值图，0代表黑色，255代表白色
label.put(i, j, normal); // 中心点
// 执行两次，交换row 跟col；
int condition = 0;
do {
int x1 = i;
int x2 = i + rowLimit >= inMat.rows() ? inMat.rows() - 1 : i + rowLimit;
int y1 = j;
int y2 = j + colsLimit >= inMat.cols() ? inMat.cols() - 1 : j + colsLimit ;
int count = 0;
if(inMat.get(x1, y1)[0] == white) {// 左上角
count++;
}
if(inMat.get(x1, y2)[0] == white) { // 左下角
count++;
}
if(inMat.get(x2, y1)[0] == white) { // 右上角
count++;
}
if(inMat.get(x2, y2)[0] == white) { // 右下角
count++;
}
// 根据中心点+limit，定位四个角生成一个矩形，
// 将四个角都是白色的矩形，内部的黑点标记为 要被替换的对象
if(count >=4 ) {
for (int n = x1; n < x2; n++) {
for (int m = y1; m < y2; m++) {
if (inMat.get(n, m)[0] < 10 && label.get(n, m)[0] == uncheck) {
label.put(n, m, black);
// 根据中心点+limit，定位四个角生成一个矩形，
// 将四个角都是白色的矩形，内部的黑点标记为 要被替换的对象
if(count >=4 ) {
for (int n = x1; n < x2; n++) {
for (int m = y1; m < y2; m++) {
if (inMat.get(n, m)[0] == black && label.get(n, m)[0] == uncheck) {
label.put(n, m, replace);
}
}
}
}
}
int ex = rowLimit;
rowLimit = colsLimit;
colsLimit = ex;
condition++;
} while (condition == 1);
}
}
}
// 黑色替换成白色
for (int i = 0; i < inMat.rows(); i++) {
for (int j = 0; j < inMat.cols(); j++) {
if(label.get(i, j)[0] == black) {
dst.put(i, j, 255);
if(label.get(i, j)[0] == replace) {
dst.put(i, j, white); // 黑色替换成白色
}
}
}
if (debug) {
Imgcodecs.imwrite(tempPath + (debugMap.get("clearHole") + 100) + "_clearHole.jpg", dst);
Imgcodecs.imwrite(tempPath + debugMap.get("clearHole") + "_clearHole.jpg", dst);
Instant end = Instant.now();
System.out.println("clearHole执行耗时：" + Duration.between(start, end).toMillis());
}
return dst;
}
@ -631,7 +740,8 @@ public class ImageUtil {
* @return
*/
public static Mat clearSmallConnArea(Mat inMat, int rowLimit, int colsLimit, Boolean debug, String tempPath) {
int uncheck = 0, black = 1, white = 2;
Instant start = Instant.now();
int uncheck = 0, normal = 2, replace = 3, white = 255, black = 0;
Mat dst = new Mat(inMat.size(), CvType.CV_8UC1);
inMat.copyTo(dst);
@ -642,57 +752,67 @@ public class ImageUtil {
// 标记所有的白色区域
for (int i = 0; i < inMat.rows(); i++) {
for (int j = 0; j < inMat.cols(); j++) {
if (inMat.get(i, j)[0] < 10) { // 对于二值图，0代表黑色，255代表白色
label.put(i, j, black); // 中心点
int x1 = i - rowLimit < 0 ? 0 : i - rowLimit;
int x2 = i + rowLimit >= inMat.rows() ? inMat.rows()-1 : i + rowLimit;
int y1 = j - colsLimit < 0 ? 0 : j - colsLimit ;
int y2 = j + colsLimit >= inMat.cols() ? inMat.cols()-1 : j + colsLimit ;
int count = 0;
if(inMat.get(x1, y1)[0] < 10) {// 左上角
count++;
}
if(inMat.get(x1, y2)[0] < 10) { // 左下角
count++;
}
if(inMat.get(x2, y1)[0] < 10) { // 右上角
count++;
}
if(inMat.get(x2, y2)[0] < 10) { // 右下角
count++;
}
if (inMat.get(i, j)[0] == black) { // 对于二值图，0代表黑色，255代表白色
label.put(i, j, normal); // 中心点
// 执行两次，交换row 跟col；
int condition = 0;
do {
int x1 = i;
int x2 = i + rowLimit >= inMat.rows() ? inMat.rows() - 1 : i + rowLimit;
int y1 = j;
int y2 = j + colsLimit >= inMat.cols() ? inMat.cols() - 1 : j + colsLimit ;
int count = 0;
if(inMat.get(x1, y1)[0] == black) {// 左上角
count++;
}
if(inMat.get(x1, y2)[0] == black) { // 左下角
count++;
}
if(inMat.get(x2, y1)[0] == black) { // 右上角
count++;
}
if(inMat.get(x2, y2)[0] == black) { // 右下角
count++;
}
// 根据 中心点+limit，定位四个角生成一个矩形，
// 将四个角都是黑色的矩形，内部的白点标记为 要被替换的对象
if(count >= 4) {
for (int n = x1; n < x2; n++) {
for (int m = y1; m < y2; m++) {
if (inMat.get(n, m)[0] > 10 && label.get(n, m)[0] == uncheck) {
label.put(n, m, white);
// 根据 中心点+limit，定位四个角生成一个矩形，
// 将四个角都是黑色的矩形，内部的白点标记为 要被替换的对象
if(count >= 4) {
for (int n = x1; n < x2; n++) {
for (int m = y1; m < y2; m++) {
if (inMat.get(n, m)[0] == white && label.get(n, m)[0] == uncheck) {
label.put(n, m, replace);
}
}
}
}
}
int ex = rowLimit;
rowLimit = colsLimit;
colsLimit = ex;
condition++;
} while (condition == 1);
}
}
}
// 白色替换成黑色
for (int i = 0; i < inMat.rows(); i++) {
for (int j = 0; j < inMat.cols(); j++) {
if(label.get(i, j)[0] == white) {
dst.put(i, j, 0);
if(label.get(i, j)[0] == replace) {
dst.put(i, j, black); // 白色替换成黑色
}
}
}
if (debug) {
Imgcodecs.imwrite(tempPath + (debugMap.get("clearSmallConnArea") + 100) + "_clearSmallConnArea.jpg", dst);
Imgcodecs.imwrite(tempPath + debugMap.get("clearSmallConnArea") + "_clearSmallConnArea.jpg", dst);
Instant end = Instant.now();
System.out.println("clearSmallConnArea执行耗时：" + Duration.between(start, end).toMillis());
}
return dst;
}
/**
* 清除二值图像的细小连接
* 按45度斜边清除
@ -703,8 +823,9 @@ public class ImageUtil {
* @param tempPath
* @return
*/
public static Mat clearSmallConnArea(Mat inMat, int limit, Boolean debug, String tempPath) {
int uncheck = 0, black = 1, white = 2;
public static Mat clearAngleConn(Mat inMat, int limit, Boolean debug, String tempPath) {
Instant start = Instant.now();
int uncheck = 0, normal = 2, replace = 3, white = 255, black = 0;
Mat dst = new Mat(inMat.size(), CvType.CV_8UC1);
inMat.copyTo(dst);
@ -715,58 +836,48 @@ public class ImageUtil {
// 标记所有的白色区域
for (int i = 0; i < inMat.rows(); i++) {
for (int j = 0; j < inMat.cols(); j++) {
if (inMat.get(i, j)[0] < 10) { // 对于二值图，0代表黑色，255代表白色
label.put(i, j, black); // 中心点
if (inMat.get(i, j)[0] == black) { // 对于二值图，0代表黑色，255代表白色
label.put(i, j, normal); // 中心点
int x1 = i - limit < 0 ? 0 : i - limit;
int x2 = i + limit >= inMat.rows() ? inMat.rows()-1 : i + limit;
int y1 = j - limit < 0 ? 0 : j - limit ;
int y2 = j + limit >= inMat.cols() ? inMat.cols()-1 : j + limit ;
int x1 = i;
int x2 = i + limit >= inMat.rows() ? inMat.rows() - 1 : i + limit;
int y1 = j;
int y2 = j + limit >= inMat.cols() ? inMat.cols() - 1 : j + limit ;
int count = 0;
if(inMat.get(x1, y1)[0] < 10) {// 左上角
count++;
}
if(inMat.get(x1, y2)[0] < 10) { // 左下角
count++;
}
if(inMat.get(x2, y1)[0] < 10) { // 右上角
count++;
}
if(inMat.get(x2, y2)[0] < 10) { // 右下角
count++;
}
// 根据 中心点+limit，定位四个角生成一个矩形，
// 将2个角都是黑色的线，内部的白点标记为 要被替换的对象
if(count == 2) {
// 【\】 斜对角线
for (int n = x1, m = y1; n < x2; n++, m++) {
if (inMat.get(n, m)[0] > 10 && label.get(n, m)[0] == uncheck) {
label.put(n, m, white);
// 【\】 斜对角线
if(inMat.get(x1, y1)[0] == black && inMat.get(x2, y2)[0] == black) {
for (int n = x1, m = y1; n < x2 && m < y2; n++, m++) {
if (inMat.get(n, m)[0] == white && label.get(n, m)[0] == uncheck) {
label.put(n, m, replace);
}
}
}
if(inMat.get(x1, y2)[0] == black && inMat.get(x2, y1)[0] == black) {
// 【/】 斜对角线
for (int n = x1, m = y2; n < x2; n++, m--) {
if (inMat.get(n, m)[0] > 10 && label.get(n, m)[0] == uncheck) {
label.put(n, m, white);
for (int n = x1, m = y2; n < x2 && m > y1; n++, m--) {
if (inMat.get(n, m)[0] == white && label.get(n, m)[0] == uncheck) {
label.put(n, m, replace);
}
}
}
}
}
}
// 白色替换成黑色
// 白色替换成黑色
for (int i = 0; i < inMat.rows(); i++) {
for (int j = 0; j < inMat.cols(); j++) {
if(label.get(i, j)[0] == white) {
dst.put(i, j, 0);
if(label.get(i, j)[0] == replace) {
dst.put(i, j, black);
}
}
}
if (debug) {
Imgcodecs.imwrite(tempPath + (debugMap.get("clearAngleConn") + 100) + "_clearAngleConn.jpg", dst);
Imgcodecs.imwrite(tempPath + debugMap.get("clearAngleConn") + "_clearAngleConn.jpg", dst);
Instant end = Instant.now();
System.out.println("clearAngleConn执行耗时：" + Duration.between(start, end).toMillis());
}
return dst;
}

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