opencv:基于凹点匹配的重叠分割

     有重叠部分的两个同类型物体由于灰度近似，所以一般较难分类(如下图)。实际操作中是使用一种凹点匹配的方法来寻找分割点进行分割。

两个重叠物体 其中黄色十字地方就是凹点

    寻找到凹点是解决该分割问题的关键。这里采用如下方法：

       1、寻找该图像的最小凸闭包，

       2、图闭包和凹图形相减得到凹区域

       3、提取凹区域的轮廓

       4、按照区域面积大小最为权重，选取最大的两个区域作为凹点所在区域

       5、遍历这两个区域，寻找距离最短的两个点作为凹点

       6、基于该两个凹点分割

关键实现：

/**
 * @brief searchConcaveRegion 寻找凹区域
 * @param hull  凸包点集
 * @param src  原图像（二值图）
 * @return 返回 图像凹区域
 */
Mat searchConcaveRegion(std::vector >hull, Mat &src)
{
    if(src.empty())
        return Mat();

    Mat concaveRegion=Mat::zeros(src.rows,src.cols,CV_8UC1);
    //填充凸包点集
    for(int i=0;i searchConcavePoint(Mat &src)
{
    std::vector ConcavePoint;
    //轮廓寻找
    std::vector > contour;//用来存储轮廓
    std::vector hierarchys;
    findContours(src, contour, hierarchys,
                 CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));  //寻找轮廓

    //凹区域少于2要退出
    if(contour.size()<2)
        return ConcavePoint;

    //按照轮廓面积大小排序
    std::sort(contour.begin(),contour.end(),[](const std::vector &s1,
              const std::vector &s2){
        double a1=contourArea(s1);
        double a2=contourArea(s2);
        return a1>a2;
    });

    int minDistance=100000000;//最短距离
    for(int i=0;id)
            {
                minDistance=d;
                ConcavePoint.push_back(contour[0][i]);
                ConcavePoint.push_back(contour[1][j]);
            }
        }
    qDebug()<<"ConcavePoint0:"<

注意：本文讨论的就是只有单一重叠区域的简单情况，对于一些多重叠区域，其凹点能否正确匹配是实现分割的关键。

效果：本人用这种方法来提取图像区域较为准确质心，防止质心偏移：

                                                                                         

                                 原始图                                                                                                                                               凹区域

                                                                                           

                               分割结果                                                                                                                                                          提取质心结果