OpenCV 소스 코드 중 분수령 알고리즘 watershed 함수 소스 코드 주석
#include "precomp.hpp"
/******************************************************* Watershed **************************************************************************************/
// , img mask
typedef struct CvWSNode
{
struct CvWSNode* next;
int mask_ofs;
int img_ofs;
}
CvWSNode;
// , CvWSNode
typedef struct CvWSQueue
{
CvWSNode* first;
CvWSNode* last;
}
CvWSQueue;
//
static CvWSNode*
icvAllocWSNodes( CvMemStorage* storage )
{
CvWSNode* n = 0;
int i, count = (storage->block_size - sizeof(CvMemBlock))/sizeof(*n) - 1;
n = (CvWSNode*)cvMemStorageAlloc( storage, count*sizeof(*n) );
for( i = 0; i < count-1; i++ )
n[i].next = n + i + 1;
n[count-1].next = 0;
return n;
}
CV_IMPL void
cvWatershed( const CvArr* srcarr, CvArr* dstarr )
{
const int IN_QUEUE = -2; // q -2
const int WSHED = -1; // “ ” mask -1
const int NQ = 256; // 256,
cv::Ptr storage;
CvMat sstub, *src;
CvMat dstub, *dst;
CvSize size;
CvWSNode* free_node = 0, *node;
CvWSQueue q[NQ]; // 256 CvWSQueue , ,
int active_queue; // ,q[active_queue]
int i, j;
int db, dg, dr;
int* mask; //
uchar* img; //
int mstep, istep; // mstep mask ( ),istep img
int subs_tab[513];
// MAX(a,b) = b + MAX(a-b,0)
#define ws_max(a,b) ((b) + subs_tab[(a)-(b)+NQ])
// MIN(a,b) = a - MAX(a-b,0)
#define ws_min(a,b) ((a) - subs_tab[(a)-(b)+NQ])
//
#define ws_push(idx,mofs,iofs) \
{ \
if( !free_node ) \
free_node = icvAllocWSNodes( storage );\
node = free_node; \
free_node = free_node->next;\
node->next = 0; \
node->mask_ofs = mofs; \
node->img_ofs = iofs; \
if( q[idx].last ) \
q[idx].last->next=node; \
else \
q[idx].first = node; \
q[idx].last = node; \
}
//
#define ws_pop(idx,mofs,iofs) \
{ \
node = q[idx].first; \
q[idx].first = node->next; \
if( !node->next ) \
q[idx].last = 0; \
node->next = free_node; \
free_node = node; \
mofs = node->mask_ofs; \
iofs = node->img_ofs; \
}
// ptr1 ptr2 r,g,b
#define c_diff(ptr1,ptr2,diff) \
{ \
db = abs((ptr1)[0] - (ptr2)[0]);\
dg = abs((ptr1)[1] - (ptr2)[1]);\
dr = abs((ptr1)[2] - (ptr2)[2]);\
diff = ws_max(db,dg); \
diff = ws_max(diff,dr); \
assert( 0 <= diff && diff <= 255 ); \
}
src = cvGetMat( srcarr, &sstub );
dst = cvGetMat( dstarr, &dstub );
// , src 8UC3,dst 32SC1,src dst size
if( CV_MAT_TYPE(src->type) != CV_8UC3 )
CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat, "Only 8-bit, 3-channel input images are supported" );
if( CV_MAT_TYPE(dst->type) != CV_32SC1 )
CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat,
"Only 32-bit, 1-channel output images are supported" );
if( !CV_ARE_SIZES_EQ( src, dst ))
CV_Error( CV_StsUnmatchedSizes, "The input and output images must have the same size" );
size = cvGetMatSize(src); // size
storage = cvCreateMemStorage();
// = / sizeof( )
istep = src->step; // img uchar , sizeof(uchar) = 1,
img = src->data.ptr; // uchar
mstep = dst->step / sizeof(mask[0]); // mask int(32SC1) ,sizeof(mask[0]) = 4
mask = dst->data.i; // int
memset( q, 0, NQ*sizeof(q[0]) ); // q
for( i = 0; i < 256; i++ )
subs_tab[i] = 0;
for( i = 256; i <= 512; i++ )
subs_tab[i] = i - 256;
// draw a pixel-wide border of dummy "watershed" (i.e. boundary) pixels
//
// mask
for( j = 0; j < size.width; j++ )
mask[j] = mask[j + mstep*(size.height-1)] = WSHED;
// initial phase: put all the neighbor pixels of each marker to the ordered queue -
// determine the initial boundaries of the basins
// : ,
// ( , ,1,2,3...) ,
// , , , ,
// , ,
for( i = 1; i < size.height-1; i++ )
{
img += istep; mask += mstep; //
mask[0] = mask[size.width-1] = WSHED; // , ,mask
for( j = 1; j < size.width-1; j++ ) //
{
int* m = mask + j; // mask
if( m[0] < 0 ) m[0] = 0; // , ( (-1) ?)
if( m[0] == 0 && (m[-1] > 0 || m[1] > 0 || m[-mstep] > 0 || m[mstep] > 0) ) // (0), (>0)
{
// , (idx) , q[idex]
// r,g,b
uchar* ptr = img + j*3;
int idx = 256, t;
if( m[-1] > 0 )
c_diff( ptr, ptr - 3, idx );
if( m[1] > 0 )
{
c_diff( ptr, ptr + 3, t );
idx = ws_min( idx, t );
}
if( m[-mstep] > 0 )
{
c_diff( ptr, ptr - istep, t );
idx = ws_min( idx, t );
}
if( m[mstep] > 0 )
{
c_diff( ptr, ptr + istep, t );
idx = ws_min( idx, t );
}
assert( 0 <= idx && idx <= 255 );
ws_push( idx, i*mstep + j, i*istep + j*3 ); // img mask ( ) q[idx]
m[0] = IN_QUEUE; // mask
}
}
}
// find the first non-empty queue
//
for( i = 0; i < NQ; i++ )
if( q[i].first )
break;
// if there is no markers, exit immediately
// i=256, q
if( i == NQ )
return;
active_queue = i;
img = src->data.ptr;
mask = dst->data.i;
// recursively fill the basins
//
for(;;)
{
int mofs, iofs; // mask_offset img_offset
int lab = 0, t;
int* m;
uchar* ptr;
// ,
if( q[active_queue].first == 0 )
{
for( i = active_queue+1; i < NQ; i++ )
if( q[i].first )
break;
if( i == NQ )
break;
active_queue = i;
}
ws_pop( active_queue, mofs, iofs ); // q[active_queue]
// img mask , mask
// : , ; ,
// :
m = mask + mofs;
ptr = img + iofs;
t = m[-1];
if( t > 0 ) lab = t;
t = m[1];
if( t > 0 )
{
if( lab == 0 ) lab = t;
else if( t != lab ) lab = WSHED; // > 0 ,
}
t = m[-mstep];
if( t > 0 )
{
if( lab == 0 ) lab = t;
else if( t != lab ) lab = WSHED;
}
t = m[mstep];
if( t > 0 )
{
if( lab == 0 ) lab = t;
else if( t != lab ) lab = WSHED;
}
// ,
// , lab , 0
assert( lab != 0 );
// lab > 0 , ; lab = -1(WSHED), ,
m[0] = lab;
if( lab == WSHED )
continue;
// lab > 0 , , ,
if( m[-1] == 0 )
{
c_diff( ptr, ptr - 3, t ); // t
ws_push( t, mofs - 1, iofs - 3 ); // m[-1] ,
active_queue = ws_min( active_queue, t ); // , t < active_queue , q[t] ,
m[-1] = IN_QUEUE;
}
if( m[1] == 0 )
{
c_diff( ptr, ptr + 3, t );
ws_push( t, mofs + 1, iofs + 3 );
active_queue = ws_min( active_queue, t );
m[1] = IN_QUEUE;
}
if( m[-mstep] == 0 )
{
c_diff( ptr, ptr - istep, t );
ws_push( t, mofs - mstep, iofs - istep );
active_queue = ws_min( active_queue, t );
m[-mstep] = IN_QUEUE;
}
if( m[mstep] == 0 )
{
c_diff( ptr, ptr + istep, t );
ws_push( t, mofs + mstep, iofs + istep );
active_queue = ws_min( active_queue, t );
m[mstep] = IN_QUEUE;
}
}
}
void cv::watershed( InputArray _src, InputOutputArray markers )
{
Mat src = _src.getMat();
CvMat c_src = _src.getMat(), c_markers = markers.getMat();
cvWatershed( &c_src, &c_markers );
}
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현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
ip camera android에 액세스하고 java를 사용하여 모니터에 표시그런 다음 PC에서 다운로드 폴더를 추출해야 합니다 그런 다음 프로젝트 폴더에 다운로드한 javacv 라이브러리를 추가해야 합니다. 먼저 라이브러리 폴더를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 다음 jar/폴더 추가를 선택...
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