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分享如何对不光滑的边缘做曲线拟合
如图所示，我提取的边缘有很多锯齿，想通过曲线拟合来解决，现在遇到几个问题
1、我的曲线拟合法选择的是贝塞尔方程曲线拟合，但是这个方法需要利用前一个点和后一个点来进行控制点的计算，也就是要求数据点要有顺序，我用opencv中的findcontours函数获得的该图像轮廓点集，并不知道有没有顺序。。。
2、在做曲线拟合前需要先提取角点么？
3、有其他对数据点的顺序没有要求的曲线拟合算法么？
...全文
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shally5 2018-08-04
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学习了,谢谢
青灯黄卷纯音乐_ 2018-07-30
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嗯嗯，样条插值看起来比较复杂就没选用，我都毕业了，以后看兴趣再研究研究吧。
青灯黄卷纯音乐_ 2018-07-30
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说实话还是感觉你说的靠谱些，我之前是对插值点进行了筛选，大概是每8个点选一个进行显示，然后确实光滑了不少，就是图像细节方面丢失的更多一点。看样子暂时是找不到又有细节又没有毛刺的方法了
SunStorm 2018-07-22
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我觉得这个不用拟合吧，简单做个滤波就够了
dd1207874208 2018-07-21
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5点三次平滑 这样可以吗？
许文君 2018-07-19
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考虑下样条插值(spline)?你把数值输入excel看看效果如何
zhuxinyue9099 2018-07-15
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...插值？
指无纹 2018-07-14
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是这个道理
qq112141874 2018-07-11
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宏观的看你的图形，感觉细节数据权重太大，导致大的局部不够光滑。
建议你，走走特殊路线。比如将每3个点的数据取平均，作为一个点数据使用。 具体操作几个点效果好，你可以测试。
建议你，走走特殊路线。比如将每3个点的数据取平均，作为一个点数据使用。 具体操作几个点效果好，你可以测试。
clever101 2018-07-10
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NinjaYinJey 2018-07-04
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你需要理解贝塞尔方程，你的错误是因为你不理解方程意义导致的。
ssbqrm 2018-07-04
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opencv中的findcontours函数获得的该图像轮廓点集是按照顺序的
青灯黄卷纯音乐_ 2018-07-04
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你需要理解贝塞尔方程，你的错误是因为你不理解方程意义导致的。[/quote]
ABCD是4个点，大于3了呀
青灯黄卷纯音乐_ 2018-07-04
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你需要理解贝塞尔方程，你的错误是因为你不理解方程意义导致的。[/quote]
那你能给我讲一下么？ 我的理解是：这是一个三阶贝塞尔曲线公式，我只需要提供我要做插值的起始点（A）和终止点（D）以及三界贝塞尔曲线中所需的两个控制点（B、C），控制点求取方式我是在网上查的。每两个点之间的三阶贝赛尔曲线只要将上面的ABCD代入公式即可，x用ABCD四点的X值，y用ABCD四点的Y值。这样理论上应该是没问题的呀。我刚又查了一下贝赛尔方程的推导过程，这几个点的概念还是没问题的呀？难道是我控制点求的不对？
青灯黄卷纯音乐_ 2018-07-02
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我是做贝赛尔插值，怎么会和点的顺序无关呢？插值过程中的控制点是需要根据每个点前后的数据点来求取的呀。传递到贝赛尔方程中的变量？
ABCD都是根据数据点求的呀
NinjaYinJey 2018-06-23
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贝塞尔方程与点的顺序无关，你的图像呈现不光滑是因为你传递到贝塞尔方程中的变量少于三个，曲线必须高于二阶贝塞尔方程。
青灯黄卷纯音乐_ 2018-04-12
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五点三次平滑不是对等距点的平滑方式么？我这是一张图，point的x，y都是乱的呀，不等距
zgl7903 2018-04-02
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可以试试5点三次平滑
赵4老师 2018-04-02
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仅供参考：
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"
using namespace std;
using namespace cv;
Mat img,smallImg,gray,bw;
vector<Vec4i> hierarchy;
vector<vector<Point> > contours;
int threshval=128;
Rect r;
Rect maxrect,brect;
int idx,n;
const static Scalar colors[15]={
CV_RGB( 0, 0,128),
CV_RGB( 0,128, 0),
CV_RGB( 0,128,128),
CV_RGB(128, 0, 0),
CV_RGB(128, 0,128),
CV_RGB(128,128, 0),
CV_RGB(128,128,128),
CV_RGB(160,160,160),
CV_RGB( 0, 0,255),
CV_RGB( 0,255, 0),
CV_RGB( 0,255,255),
CV_RGB(255, 0, 0),
CV_RGB(255, 0,255),
CV_RGB(255,255, 0),
CV_RGB(255,255,255),
};
Scalar color;
void gamma_correct(Mat& img, Mat& dst, double gamma) {
Mat temp;
CvMat tmp;
img.convertTo(temp, CV_32FC1, 1.0/255.0, 0.0);
tmp=temp;
cvPow(&tmp, &tmp, gamma);
temp.convertTo(dst , CV_8UC1 , 255.0 , 0.0);
}
int main() {
cvNamedWindow("display",1);
img=imread("image.jpg",1);
r.x=img.cols/10;
r.y=img.rows/3;
r.width=img.cols*8/10;
r.height=img.rows*2/3;
smallImg=img(r);
cvtColor(smallImg,gray,CV_BGR2GRAY);
// medianBlur(gray,gray,5);
equalizeHist(gray,gray);
gamma_correct(gray,gray,4.0);
imshow("display",gray);
waitKey(0);
bw=(gray>threshval);
imshow("display",bw);
waitKey(0);
Mat Structure0=getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3));
erode(bw,bw,Structure0,Point(-1,-1));
Mat Structure1=getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(6,6));
dilate(bw,bw,Structure1, Point(-1,-1));
imshow("display",bw);
waitKey(0);
findContours(bw,contours,hierarchy,RETR_EXTERNAL,CHAIN_APPROX_SIMPLE);
if (!contours.empty()&&!hierarchy.empty()) {
idx=0;
n=0;
vector<Point> approx;
for (;idx>=0;idx=hierarchy[idx][0]) {
color=colors[idx%15];
// drawContours(smallImg,contours,idx,color,1,8,hierarchy);
approxPolyDP(Mat(contours[idx]), approx, arcLength(Mat(contours[idx]), true)*0.005, true);//0.005为将毛边拉直的系数
const Point* p = &approx[0];
int m=(int)approx.size();
polylines(smallImg, &p, &m, 1, true, color);
circle(smallImg,Point(p[0].x,p[0].y),3,color);
circle(smallImg,Point(p[1].x,p[1].y),2,color);
for (int i=2;i<m;i++) circle(smallImg,Point(p[i].x,p[i].y),1,color);
n++;
if (1==n) {
maxrect=boundingRect(Mat(contours[idx]));
} else {
brect=boundingRect(Mat(contours[idx]));
CvRect mr(maxrect),br(brect);
maxrect=cvMaxRect(&mr,&br);
}
}
circle(smallImg,Point(maxrect.x+maxrect.width/2,maxrect.y+maxrect.height/2),2,CV_RGB(255,0,0));
}
imshow("display",smallImg);
waitKey(0);
cvDestroyWindow("display");
return 0;
}
