OpenCv, Analyze image

C++
1

how to detect concave and convex areas on human skin

extern "C"
{
FUNCTION_ATTRIBUTE
void rough(char *path, char *output) {
    cv::Mat image = cv::imread(path, cv::IMREAD_UNCHANGED);
    if (image.empty()) {
        std::cerr << "Error: Could not load image from path: " << path << std::endl;
        return;
    }

    cv::Mat gray, binary;
    if (image.channels() > 1) {
        cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    } else {
        gray = image.clone();
    }

    cv::threshold(gray, binary, 128, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_LIST, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
        if (contours[i].size() < 3) continue; // Bỏ qua nếu không đủ điểm

        std::vector<int> hullIndices;
        cv::convexHull(contours[i], hullIndices, false);

        if (hullIndices.size() < 4) continue; // Bỏ qua nếu không đủ điểm

        std::vector<cv::Vec4i> defects;
        cv::convexityDefects(contours[i], hullIndices, defects);

        cv::drawContours(image, contours, (int)i, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

        if (defects.empty()) continue;
        for (const cv::Vec4i &defect : defects) {
            int farIdx = defect[2];
            if (farIdx < 0 || farIdx >= contours[i].size()) continue;

            float depth = defect[3] / 256.0;
            if (depth > 10) {
                cv::Point farPoint = contours[i][farIdx];
                cv::circle(image, farPoint, 5, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);
            }
        }
    }

    bool success = cv::imwrite(output, image);
    if (!success) {
        std::cerr << "Error: Failed to save image to path: " << output << std::endl;
    }
}
}

download
download183×275 5.15 KB

2

tôi muốn phát hiện các vùng lồi lõm trên 1 tấm ảnh cơ thể người và đánh dấu. tôi đang sử dụng c++ và thư viện opencv. Hãy giúp tôi sửa hoặc thay thế đoạn code sau

download
download183×275 5.15 KB

extern "C"
{
FUNCTION_ATTRIBUTE
void rough(char *path, char *output) {
    cv::Mat image = cv::imread(path, cv::IMREAD_UNCHANGED);
    if (image.empty()) {
        std::cerr << "Error: Could not load image from path: " << path << std::endl;
        return;
    }

    cv::Mat gray, binary;
    if (image.channels() > 1) {
        cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    } else {
        gray = image.clone();
    }

    cv::threshold(gray, binary, 128, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_LIST, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
        if (contours[i].size() < 3) continue; // Bỏ qua nếu không đủ điểm

        std::vector<int> hullIndices;
        cv::convexHull(contours[i], hullIndices, false);

        if (hullIndices.size() < 4) continue; // Bỏ qua nếu không đủ điểm

        std::vector<cv::Vec4i> defects;
        cv::convexityDefects(contours[i], hullIndices, defects);

        cv::drawContours(image, contours, (int)i, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

        if (defects.empty()) continue;
        for (const cv::Vec4i &defect : defects) {
            int farIdx = defect[2];
            if (farIdx < 0 || farIdx >= contours[i].size()) continue;

            float depth = defect[3] / 256.0;
            if (depth > 10) {
                cv::Point farPoint = contours[i][farIdx];
                cv::circle(image, farPoint, 5, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);
            }
        }
    }

    bool success = cv::imwrite(output, image);
    if (!success) {
        std::cerr << "Error: Failed to save image to path: " << output << std::endl;
    }
}
}