激光条纹中心提取——灰度重心法

菜鸡的灰度重心法

灰度重心法的概念就不用我多哔哔了，做激光中心提取的同学都知道，灰度重心法应该说是最早的一种光条中心提取算法了，顾名思义就是根据灰度值的分布求出中心，所以往往要求灰度分布成高斯分布，但是实际情况是相反的，所以这种方法就只歇着，不过有很多灰度中心法结合或者改进比较常看到。

上代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <opencv2\imgproc\types_c.h>
#include<vector>
using namespace cv;
using std::vector;
using namespace std;

// 灰度重心法
void GGM(Mat src, int i) {
    
	Mat srcimg;
	srcimg = src;
	Mat grayimg;
	cvtColor(srcimg, grayimg, CV_BGR2GRAY);
	GaussianBlur(grayimg, grayimg, Size(0, 0), 6, 6);
	//traverse each column
	float x0 = 0;
	for (int i = 0; i < grayimg.cols; i++) {
    
		float sum_value = 0;
		float sum_valuecoor = 0;
		vector<float>current_value;
		vector<float>current_coordinat;
		for (int j = 0; j < grayimg.rows; j++) {
    
			float current = grayimg.at<uchar>(j, i);
			//Save the point gray value and coordinates of the threshold into the array
			if (current > 30) {
    
				current_value.push_back(current);
				current_coordinat.push_back(j);
			}
		}
		//Calculate the gray center of gravity
		for (int k = 0; k < current_value.size(); k++) {
    
			sum_valuecoor += current_value[k] * current_coordinat[k];
			sum_value += current_value[k];
		}
		float x = sum_valuecoor / sum_value;
		x0 = x;
		circle(srcimg, Point(i, x), 1, Scalar(0, 0, 255), -1, 8);
		current_value.clear();
		current_coordinat.clear();
	}
	namedWindow("gscog", 0);
	resizeWindow("gscog", 800, 600);
	imshow("gscog", srcimg);
	string save_path = ".\\RailTurnout\\center\\" + to_string(i) + ".png";
	cout << save_path << endl;
	imwrite(save_path, srcimg);
	waitKey(10);
}
int main() {
    
	// 相对对路径
	string path = ".\\RailTurnout\\result\\*.png";
	cout << path << endl;
	vector<Mat> images;
	vector<String> fn;
	glob(path, fn, false);
	cout << fn.size() << endl;
	size_t count = fn.size();
	cout << count << endl;
	for (int i = 0; i < count; i++) {
    
		images.push_back(imread(fn[i]));
		GGM(images[i], i);
		/*imshow("pic", images[i]); waitKey(10);*/
	}
	
	system("pause");
	return 0;
}

贴结果

左边是没有经过深度学习去噪处理的，右边是采用深度学习去噪处理的

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