连通域滤波解决车道线检测问题(C++)
航拍高速公路图像分割出来的阈值图像（二值图像），会包含很多白色车辆，树木等干扰，我们最好能够进行一些处理，使得后续车道线特征提取和参数估计能够有效进行。
可以采用连通域滤波算法去掉块状的白色车辆和其他的干扰，在使用Hough变换检测车道线。
连通域滤波
如果简单使用车辆边缘会导致剩下大量非车道线的线段，尤其是车辆边缘。严重影响车道线检测。仔细分析特征发现车道线为细长的直线，而车辆是大面积的白色块。因此完全可以通过检测连通域，然后判断连通域的形状，面积等特征，将不是车道线的连通域去除。
1.连通域检测
任务一：
二值图像，顾名思义就是图像的亮度值只有两个状态：黑(0)和白(255)。二值图像在图像分析与识别中有着举足轻重的地位，因为其模式简单，对像素在空间上的关系有着极强的表现力。在实际应用中，很多图像的分析最终都转换为二值图像的分析，比如：医学图像分析、前景检测、字符识别，形状识别。二值化+数学形态学能解决很多计算机识别工程中目标提取的问题。
二值图像分析最重要的方法就是连通区域标记，它是所有二值图像分析的基础，它通过对二值图像中白色像素（目标）的标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块，进一步的我们就可以获取这些块的轮廓、外接矩形、质心、不变矩等几何参数。
任务二：
在我们讨论连通区域标记的算法之前，我们先要明确什么是连通区域，怎样的像素邻接关系构成连通。在图像中，最小的单位是像素，每个像素周围有8个邻接像素，常见的邻接关系有2种：4邻接与8邻接。4邻接一共4个点，即上下左右，如下左图所示。8邻接的点一共有8个，包括了对角线位置的点，如下右图所示。
如果像素点A与B邻接，我们称A与B连通，于是我们不加证明的有如下的结论：
如果A与B连通，B与C连通，则A与C连通。
在视觉上看来，彼此连通的点形成了一个区域，而不连通的点形成了不同的区域。这样的一个所有的点彼此连通点构成的集合，我们称为一个连通区域。
下面这符图中，如果考虑4邻接，则有3个连通区域；如果考虑8邻接，则有2个连通区域。（注：图像是被放大的效果，图像正方形实际只有4个像素）
任务三：
2.连通区域分析的算法
从连通区域的定义可以知道，一个连通区域是由具有相同像素值的相邻像素组成像素集合，因此，我们就可以通过这两个条件在图像中寻找连通区域，对于找到的每个连通区域，我们赋予其一个唯一的标识（Label），以区别其他连通区域。
连通区域分析有基本的算法，也有其改进算法，本文介绍其中的两种常见算法：
（1）Two-Pass法；（2）Seed-Filling种子填充法；
（1）Two-Pass（两遍扫描法）
两遍扫描法，正如其名，指的就是通过扫描两遍图像，就可以将图像中存在的所有连通区域找出并标记。
思路：第一遍扫描时赋予每个像素位置一个label，扫描过程中同一个连通区域内的像素集合中可能会被赋予一个或多个不同label，因此需要将这些属于同一个连通区域但具有不同值的label合并，也就是记录它们之间的相等关系；第二遍扫描就是将具有相等关系的equal_labels所标记的像素归为一个连通区域并赋予一个相同的label（通常这个label是equal_labels中的最小值）。
下面给出Two-Pass算法的简单步骤：
（1）第一次扫描：
访问当前像素B(x,y)，如果B(x,y) == 1：
a、如果B(x,y)的领域中像素值都为0，则赋予B(x,y)一个新的label：
label += 1， B(x,y) = label；
b、如果B(x,y)的领域中有像素值 > 1的像素Neighbors：
1）将Neighbors中的最小值赋予给B(x,y):
B(x,y) = min{Neighbors}
2）记录Neighbors中各个值（label）之间的相等关系，即这些值（label）同属同一个连通区域；
labelSet[i] = { label_m, …, label_n }，labelSet[i]中的所有label都属于同一个连通区域（注：这里可以有多种实现方式，只要能够记录这些具有相等关系的label之间的关系即可）
2）第二次扫描：
访问当前像素B(x,y)，如果B(x,y) > 1：
a、找到与label = B(x,y)同属相等关系的一个最小label值，赋予给B(x,y)；
完成扫描后，图像中具有相同label值的像素就组成了同一个连通区域。
下面这张图动态地演示了Two-pass算法：
（2）Seed Filling（种子填充法）
种子填充方法来源于计算机图形学，常用于对某个图形进行填充。思路：选取一个前景像素点作为种子，然后根据连通区域的两个基本条件（像素值相同、位置相邻）将与种子相邻的前景像素合并到同一个像素集合中，最后得到的该像素集合则为一个连通区域。
下面给出基于种子填充法的连通区域分析方法：
（1）扫描图像，直到当前像素点B(x,y) == 1：
a、将B(x,y)作为种子（像素位置），并赋予其一个label，然后将该种子相邻的所有前景像素都压入栈中；
b、弹出栈顶像素，赋予其相同的label，然后再将与该栈顶像素相邻的所有前景像素都压入栈中；
c、重复b步骤，直到栈为空；
此时，便找到了图像B中的一个连通区域，该区域内的像素值被标记为label；
（2）重复第（1）步，直到扫描结束；
扫描结束后，就可以得到图像B中所有的连通区域；
下面这张图动态地演示了Seed-Filling算法：
谈回车道线
我们采用8连通区域，两步法来进行检测：
step1：创建与二值图像同样大小的标记矩阵，所有元素初始化为0,用于记录每一个像素点的标号，设置标号变量i=1,从二值图像的第一行第一列进行逐行逐点扫描。进入step2
step2：如果扫描当前像素点B维白色，进入step3,如果扫描到维黑色，则进入step4.
step3：此时存在以下几种情况，需要分别处理：
（1）如果领域像素点均标号为0,将该点赋予新的标号i，标号变量i=i+1
（2）如果领域像素点的所有非0标号相同，则将该点的标号赋值为这个非0标号。
（3）如果领域像素点存在多个不相等的非0标号，则将该点的标号赋值为领域像素点的最小非0标号，同时记录领域像素点的几个非0标号的相等关系。
step4：若二值图像所有像素点都扫描结束，就进入step5,否则扫描喜爱一个像素点，然后返回step2.
step5：重新逐行逐点扫描二值图像，对每一个像素点的标号检查是否存在具有相等关系的更小标号值，若存在，则将该像素点的标号赋值维这个更小的标号值，否则不对该像素的标号进行处理。直到二值图像的所有像素点都扫描结束，得到重新标号处理后的标记矩阵。然后获得连通域。
如何进行连通域滤波？
一旦获得每一个连通域的像素点集，就可以对每个连通域进行描述，对区域进行描述可以采用面积，伸长度，而高速公路上主要干扰是车辆和树木，所以用面积和伸长度试试。
（1）面积S：通常图像值中的目标物面积表示有很多种方法，如找到连通域的长与宽，然后用面积表示，但是这个对不规则的形状不准确。或者先确定好轮廓，在计算轮廓中包括的范围，这可以在目标物中间可能有小部分缺失的情况下更准确计算面积;还一种就是计算目标图像像素点个数作为面积。
（2）伸长度P：假设连通域面积为S，平均宽度为W，则伸长度 P = S W 2 P=\frac{S}{W^2} P=W2S.伸长度越长，则连通域越细长。
因此为了将不是车道线上的连通域去掉，只需要对每个连通域的面积和伸长度进行判断，如果都在给定范围内，则认为是车道线的连通域，否则就不是车道线的连通域，将其去掉。
下面代码参考：https://blog.csdn.net/qq_37059483/article/details/78018539
#include
#include (i-1);
int *data_cur = (int*)( labImg.data + labImg.step ); //1-st row : int* data_cur = labImg.ptr(i);
for( int i = 1; i < Rows; i++ )
{
data_cur++;
data_prev++;
for( int j=1; j<Cols; j++, data_cur++, data_prev++ )
{
if( *data_cur!=1 )
continue;
int left = *(data_cur-1);
int up = *data_prev;
int neighborLabels[2];
int cnt = 0;
if( left>1 )
neighborLabels[cnt++] = left;
if( up > 1)
neighborLabels[cnt++] = up;
if( !cnt )
{
labelSet.push_back( ++label );
labelSet[label] = label;
*data_cur = label;
continue;
}
int smallestLabel = neighborLabels[0];
if( cnt==2 && neighborLabels[1]<smallestLabel )
smallestLabel = neighborLabels[1];
*data_cur = smallestLabel;
// 保存最小等价表
for( int k=0; k<cnt; k++ )
{
int tempLabel = neighborLabels[k];
int& oldSmallestLabel = labelSet[tempLabel]; //这里的&不是取地址符号,而是引用符号
if( oldSmallestLabel > smallestLabel )
{
labelSet[oldSmallestLabel] = smallestLabel;
oldSmallestLabel = smallestLabel;
}
else if( oldSmallestLabel<smallestLabel )
labelSet[smallestLabel] = oldSmallestLabel;
}
}
data_cur++;
data_prev++;
}
//更新等价队列表,将最小标号给重复区域
for( size_t i = 2; i < labelSet.size(); i++ )
{
int curLabel = labelSet[i];
int prelabel = labelSet[curLabel];
while( prelabel != curLabel )
{
curLabel = prelabel;
prelabel = labelSet[prelabel];
}
labelSet[i] = curLabel;
}
//second pass
data_cur = (int*)labImg.data;
for( int i = 0; i < Rows; i++ )
{
for( int j = 0; j < bwImg.cols-1; j++, data_cur++)
*data_cur = labelSet[ *data_cur ];
data_cur++;
}
}
//-------------------------------【老版两步法】-------------------------------------------
void Two_PassOld(const cv::Mat& _binImg, cv::Mat& _lableImg)
{
//connected component analysis (4-component)
//use two-pass algorithm
//1. first pass: label each foreground pixel with a label
//2. second pass: visit each labeled pixel and merge neighbor label
//
//foreground pixel: _binImg(x,y) = 1
//background pixel: _binImg(x,y) = 0
if(_binImg.empty() || _binImg.type() != CV_8UC1)
{
return;
}
// 1. first pass
_lableImg.release();
_binImg.convertTo(_lableImg, CV_32SC1 );
int label = 1; // start by 2
std::vector<int> labelSet;
labelSet.push_back(0); //background: 0
labelSet.push_back(1); //foreground: 1
int rows = _binImg.rows - 1;
int cols = _binImg.cols - 1;
for( int i = 1; i < rows; i++)
{
int* data_preRow = _lableImg.ptr<int>(i-1);
int* data_curRow = _lableImg.ptr<int>(i);
for(int j = 1; j < cols; j++)
{
if(data_curRow[j] == 1)
{
std::vector<int> neighborLabels;
neighborLabels.reserve(2); //reserve(n) 预分配n个元素的存储空间
int leftPixel = data_curRow[j-1];
int upPixel = data_preRow[j];
if( leftPixel > 1)
{
neighborLabels.push_back(leftPixel);
}
if( upPixel > 1)
{
neighborLabels.push_back(upPixel);
}
if(neighborLabels.empty())
{
labelSet.push_back(++label); //assign to a new label
data_curRow[j] = label;
labelSet[label] = label;
}
else
{
std::sort(neighborLabels.begin(),neighborLabels.end());
int smallestLabel = neighborLabels[0];
data_curRow[j] = smallestLabel;
//save equivalence
for(size_t k = 1; k < neighborLabels.size();k++)
{
int tempLabel = neighborLabels[k];
int& oldSmallestLabel = labelSet[tempLabel];
if(oldSmallestLabel > smallestLabel)
{
labelSet[oldSmallestLabel] = smallestLabel;
oldSmallestLabel = smallestLabel;
}
else if(oldSmallestLabel < smallestLabel)
{
labelSet[smallestLabel] = oldSmallestLabel;
}
}
}
}
}
}
//update equivalent labels
//assigned with the smallest label in each equivalent label set
for(size_t i = 2; i < labelSet.size();i++)
{
int curLabel = labelSet[i];
int prelabel = labelSet[curLabel];
while (prelabel != curLabel )
{
curLabel = prelabel;
prelabel = labelSet[prelabel];
}
labelSet[i] = curLabel;
}
//2. second pass
for( int i = 0; i < rows; i++ )
{
int *data = _lableImg.ptr<int>(i);
for(int j = 0; j < cols; j++ )
{
int& pixelLabel = data[j];
pixelLabel = labelSet[pixelLabel];
}
}
}
最终的结果没有在实践中弄出。之后再完善，因为自己对C++不熟。。。加油