-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 2
/
ImgLibImpl.pas
2924 lines (2795 loc) · 116 KB
/
ImgLibImpl.pas
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
{*******************************************************}
{ }
{ Image Library for Bachelor Diploma Project }
{ MSTU n.a. Bauman, ICS-1 }
{ GNU GPL 2009, Simkin A.V. }
{ }
{*******************************************************}
{ Library Version 1.0.a from 21.05.2009 }
{*******************************************************}
{ 'Implementation' from 21.06.2009 }
{*******************************************************}
unit ImgLibImpl;
{ Модуль реализации основных процедур и функций библиотеки }
interface {Открытый интерфейс модуля}
uses
////////////////////////////////////////////////////////////
// ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ВНЕШНИЕ МОДУЛИ
//
Windows, SysUtils, //Classes, Variants, // системные модули
Graphics, // дополнительные модули
ImgLibTypes; // модули библиотеки IMG LIB
////////////////////////////////////////////////////////////
// ЭКСПОРТИРУЕМЫЕ ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ
//
//////////////////////////////////////////////////////
// ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ РАБОТЫ С МАССИВАМИ ПИКСЕЛЕЙ (TImageArray)
//// ОБЩИЕ ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ ////
// СРАВНЕНИЕ, ПОИСК
function CompareTImageArray(const Arr1, Arr2 : TImageArray; pThreshold: byte = 1): Double; stdcall;
function FindLineArrayInTImageArray(Arr: TImageArray; ArrLine: TDByteArray; Threshold: byte = 1): Word; stdcall;
// РАЗНОЕ
procedure CalculateCentreOfMassBWTImageArray(const Arr: TImageArray; Margin: TMargins; out Xc, Yc: Word); stdcall;
//// РАБОТА С ФУНКЦИОНАЛОМ ИЗОБРАЖЕНИЯ ////
// ЯРКОСТЬ
function CreateAverageTBrightnessArray(Arr: TImageArray): TBrightnessArray; stdcall;
function CreateImageAverageBrightness(AverageBrightnessArr: TBrightnessArray): Byte; stdcall;
function CreateAverageNpxTBrightnessArray(AverageBrightnessArr: TBrightnessArray; N: Byte): TBrightnessArray; stdcall;
// НАЛОЖЕНИЕ МАСОК
function OverlayMaskArrToTImageArray(var Arr: TImageArray; Mask: TMaskArray; Scale: Smallint = 1;
BrightFlush: Smallint = 0): TImageArray; stdcall;
function OverlayMaskTypeToTImageArray(var Arr: TImageArray; MaskType: TOverlayMaskType;
Scale: Smallint = 1; BrightFlush: Smallint = 0): TImageArray; stdcall;
//// ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ ФИЛЬТРАЦИИ ////
// CANNY
function CannyFiltration(var Arr: TImageArray; CannySett: TCannySetting): TImageArray; overload; stdcall;
procedure CannyFiltration(var Arr: TImageArray; out Result: TPointGradArray; CannySett: TCannySetting); overload; stdcall;
// LABELS
function CreateTLevelsArray(var Arr: TImageArray): TLevelsArray; stdcall;
// БИНАРИЗАЦИЯ
function FindTImageArrayBlackThreshold(var Arr: TImageArray; Settings: TBinarizeSetting; CountryIndex: TCountryIndex = RUS): Byte; stdcall;
procedure MonochromeToBWTImageArray(var Arr: TImageArray; BlackThreshold: byte = 128); stdcall;
//// ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ СЕГМЕНТАЦИИ ////
// ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
function CreateLabelsTImageArray(const Arr: TImageArray; Threshold: byte = 255;
Upper: boolean = false): TImageArray; stdcall;
function CreateLabelsCountArray(LabelsArray: TImageArray): TDWordArray; stdcall;
// ОСНОВНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ
function SegmentMainSymbolToSquareArray(const Arr: TImageArray; Threshold: Byte = 255): TImageArray; stdcall;
function SegmentSymbolToSquareArray(const Arr: TImageArray; pThreshold: Byte = 255): TImageArray; stdcall;
function SegmentNMainSymbolsFromBWTImageArray(const Arr: TImageArray; SymbolsNumber: Byte): TImagesArray; stdcall;
//// ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ РАСПОЗНАВАНИЯ ////
// ДОПОЛНИТЕЛЬНО
function FindDelimiterLine(Arr: TImageArray; CountryIndex: TCountryIndex = RUS): Word; stdcall;
// РАСПОЗНАВАНИЕ СИМВОЛОВ
procedure RecognizeSymbolsFromBWTImageArray(var ResultArr: TSymbolsArray; Arr: TImageArray; SymbolsArr: TSymbolsArray;
SymbolSize: TSymbolSize; ResizeType: TResizeType = fBilinearSpline;
CountryIndex: TCountryIndex = RUS); stdcall;
function RecognizeRUSNumberFromBWTImageArray(Arr: TImageArray; SymbolsArr: TSymbolsArray; SymbolSize: TSymbolSize;
ResizeType: TResizeType = fBilinearSpline): TSymbolsArray; stdcall;
function RecognizeMainSegmentSymbolsNumberFromBWTImageArray(Arr: TImageArray; SymbolsArr: TSymbolsArray; SymbolSize: TSymbolSize;
ResizeType: TResizeType = fBilinearSpline; CountryIndex: TCountryIndex = RUS): TSymbolsArray; stdcall;
// ПОИСК НОМЕРА
function FindNumberRectangle(var SArr, Arr: TImageArray; out CompareXY: TDWord2Array; CannySett: TCannySetting; CountryIndex: TCountryIndex = RUS): TMargins; stdcall;
//////////////////////////////////////////////////////
// ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ РАБОТЫ С МАССИВАМИ ИЗОБРАЖЕНИЙ (TImagesArray)
//// ОБЩИЕ ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ ////
// КОНВЕРТАЦИЯ
function CreateTImagesArrayFromStr(Symbols: String; Size: Integer = 12;
FName: String = 'Tahoma'; FStyles: TFontStyles = [];
SymbolArrLength: Word = 32):
TImagesArray; stdcall;
//// ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ ФИЛЬТРАЦИИ ////
procedure MonochromeToBWTImagesArray(var Arr: TImagesArray; BlackThreshold: byte = 128); stdcall;
//// ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ РАСПОЗНАВАНИЯ ////
function FindAndCompareWithTImagesArray(Arr: TImageArray; ArrSymbols: TImagesArray;
Threshold: byte = 1): TImageArray; stdcall;
function FindMapForTImagesArray(Arr, ArrSymbols: TImagesArray; Threshold: byte = 1): TImagesArray; stdcall;
//////////////////////////////////////////////////////
// ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ РАБОТЫ С МАССИВАМИ ЗАПИСЕЙ ИЗОБРАЖЕНИЙ (TSymbolsArray)
//// ОБЩИЕ ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ ////
// КОНВЕРТАЦИЯ
function CreateTSymbolsArrayFromStr(Symbols: String; Size: Integer = 12;
FName: String = 'Tahoma'; FStyles: TFontStyles = [];
SymbolArrLength: Word = 32; BW: boolean = True):
TSymbolsArray; stdcall;
// ПРЕОБРАЗОВАНИЕ В МАТРИЦУ
procedure ResizeTSymbolsArray(var Arr: TSymbolsArray; NewLength: Word; BW: boolean = True;
ResizeType: TResizeType = fBilinearSpline); stdcall;
//// ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ ФИЛЬТРАЦИИ ////
procedure MonochromeToBWTSymbolsArray(var Arr: TSymbolsArray; BlackThreshold: byte = 128); stdcall;
//// ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ РАСПОЗНАВАНИЯ
function FindAndCompareWithTSymbolsArray(Arr: TImageArray; ArrSymbols: TSymbolsArray;
Threshold: byte = 1): TSymbol;stdcall;
function FindMapForTSymbolsArray(Arr: TImagesArray; ArrSymbols: TSymbolsArray;
Threshold: byte = 1): TSymbolsArray; stdcall;
//////////////////////////////////////////////////////
// ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ РАБОТЫ С МАССИВАМИ ЗАПИСЕЙ ИЗОБРАЖЕНИЙ (TSizeSymbolsArray)
//// ОБЩИЕ ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ ////
// КОНВЕРТАЦИЯ
function CreateTSizeSymbolsArrayFromStr(Symbols: String; Size: Word = 72;
FName: String = 'RoadNumbers'; FStyles: TFontStyles = [];
BW: Boolean = True): TSizeSymbolsArray; stdcall;
implementation {Реализация модуля}
uses
////////////////////////////////////////////////////////////
// ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ВНЕШНИЕ МОДУЛИ
//
//Classes, // системные модули
Math, // дополнительные модули
ImgLibArrayExt, ImgLibImageExt; // модули библиотеки IMG LIB
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// СЛУЖЕБНЫЕ ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// ЭКСПОРТИРУЕМЫЕ ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
////////////////////////////////////////////////////////////////
// ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ РАБОТЫ С МАССИВАМИ ПИКСЕЛЕЙ (TImageArray)
////////////////////////////////////////////////////////////////
////////////////////////////////////////////////////////////
// ОБЩИЕ ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ
//
//////////////////////////////////////////////////////
// СРАВНЕНИЕ, ПОИСК
// Функция сравнивает 2 массива одинакового размера
//и возвращает отношение совпавших
//пикселей к общему числу
// Параметры:
// Arr1, Arr2 - TImageArray. исходный массив
// pThreshold - Byte. Граница "размывки" т.е. разницы между двумя
//значениями (пикселями), которые считаются одинаковыми
// Возвращаемое значение:
// Double
function CompareTImageArray(const Arr1, Arr2: TImageArray; pThreshold: byte = 1): Double;
var i,j : word;
AgreePixels: Cardinal;
Begin
// проверка
if (Length(Arr1)<>Length(Arr2))or(Length(Arr1[0])<>Length(Arr2[0])) then
begin
Result := 0;
Exit;
end;
// Сравнение
AgreePixels := 0;
for i := 0 to High(Arr1) do
begin
for j := 0 to High(Arr1[i]) do
begin
if Abs(Arr1[i,j] - Arr2[i,j]) < pThreshold then Inc(AgreePixels);
end;
end;
Result := AgreePixels/Length(Arr1)/Length(Arr1[0]);
End;
// Функция нахождения линейного массива в
//массиве пикселей изображения, возвращает
// индекс элемента max совпавших пикселей
//если превышает cAgreeLineHits иначе 0
// Параметры:
// Arr
// ArrLine
// *Threshold
// Возвращаемое значение:
// Word
function FindLineArrayInTImageArray(Arr: TImageArray; ArrLine: TDByteArray; Threshold: byte = 1): Word;
const cAgreeLineHits = 0.60;
var i,j : Word;
AgreePixels: Cardinal;
AgreeArr : TDDoubleArray;
Begin
Result := 0;
SetLength(AgreeArr, Length(ArrLine));
// проверка
if Length(Arr)<>Length(ArrLine) then Exit;
for j := 0 to High(Arr[0]) do
begin
// Сравнение
AgreePixels := 0;
for i := 0 to High(Arr) do
if Abs(Arr[i,j] - ArrLine[i]) <= Threshold then Inc(AgreePixels);
AgreeArr[j] := AgreePixels/Length(ArrLine);
end;
if cAgreeLineHits > AgreeArr[aIndexOfMaxValue(AgreeArr)] then Result := 0
else Result := aIndexOfMaxValue(AgreeArr);
End; // FindLineArrayInTImageArray();
//////////////////////////////////////////////////////
// РАЗНОЕ
// Процедура вычисления центра масс образа бинаризованного массива
//(проверки бинаризации нету!)
// Параметры:
// Arr - бинаризованный массив
// Margin - Границы символа
// @ Xc, Yc - Выходные значения
procedure CalculateCentreOfMassBWTImageArray(const Arr: TImageArray; Margin: TMargins; out Xc, Yc: Word);
var i,j : Word;
locMass : Byte;
SumX, SumY, N: Cardinal;
Begin
N := 0; SumX := 0; SumY := 0;
for i := Margin.top to Margin.buttom do
for j := Margin.left to Margin.right do begin
locMass := Arr[i,j];
Inc(SumX, (j - Margin.left)*locMass);
Inc(SumY, (i - Margin.top)*locMass);
Inc(N, locMass);
end;
Xc := Margin.left + round(SumX/N);
Yc := Margin.top + round(SumY/N);
End; // CalculateCentreOfMassBWTImageArray();
////////////////////////////////////////////////////////////
// РАБОТА С ФУНКЦИОНАЛОМ ИЗОБРАЖЕНИЯ
//
//////////////////////////////////////////////////////
// ЯРКОСТЬ
// Функция Создает массив средней яркости
//столцов изображения
// Параметры:
// Arr - Массив пикселей изображения
// Возвращаемое значение:
// TBrightnessArray
function CreateAverageTBrightnessArray(Arr: TImageArray): TBrightnessArray;
Var Height, Width, i, j: Word;
SummBrightness : Cardinal;
Begin
Height := Length(Arr);
Width := Length(Arr[0]);
SetLength(Result, Width);
for j := 0 to Width - 1 do
begin
SummBrightness := 0;
for i := 0 to Height - 1 do Inc(SummBrightness, Arr[i,j]);
Result[j] := ifthen(SummBrightness = 0, 0, Round(SummBrightness/Height));
end;
End; // CreateAverageTBrightnessArray();
// Функция возращает результат средней якрости изображения
// Параметры:
// AverageBrightnessArr - Массив средних яркостей
//массива изображений
// Возвращаемое значение:
// Byte
function CreateImageAverageBrightness(AverageBrightnessArr: TBrightnessArray): Byte;
Var Count: Cardinal;
i : Word;
Begin
Count := 0;
for i := 0 to High(AverageBrightnessArr) do Inc(Count, AverageBrightnessArr[i]);
Result := ifthen(Count = 0, 0, Round(Count/Length(AverageBrightnessArr)));
End; // CreateImageAverageBrightness();
// Функция создающая (апроксимирующая)
//массив распределения яркостей
//изображения по средним значениям N
//пикселей
// Параметры:
// AverageBrightnessArr - Массив распределения яркостей
// N - количество округляемых пикселей (округляется по методу div)
// Возвращаемое значение:
// TBrightnessArray
function CreateAverageNpxTBrightnessArray(AverageBrightnessArr: TBrightnessArray; N: Byte): TBrightnessArray;
var i, Step, count: word;
j: Smallint;
AverSumm: Cardinal;
Begin
SetLength(Result, Length(AverageBrightnessArr));
for i := 0 to High(AverageBrightnessArr) do
begin
AverSumm := 0;
Step := N div 2;
count := 0;
for j := i - Step to i + Step do
begin
if (j < 0) or (j > High(AverageBrightnessArr)) then Continue;
Inc(AverSumm, AverageBrightnessArr[j]);
Inc(count);
end;
Result[i] := round(AverSumm/count);
end;
End; // CreateAverageNpxTBrightnessArray();
//////////////////////////////////////////////////////
// НАЛОЖЕНИЕ МАСОК
// Функция наложения массива маски TMaskArray на массив изображения TImageArray
// Параметры:
// Arr - Обрабатываемый массив
// Mask - Массив маски
// *Scale - масштаб деления
// *BrightFlush - смещение относительно диапазона
// Возвращаемое значение:
// TImageArray
function OverlayMaskArrToTImageArray(var Arr: TImageArray; Mask: TMaskArray; Scale: Smallint = 1; BrightFlush: Smallint = 0): TImageArray;
Var i, j: Integer;
// вычисление маски
function Overlay(): Integer;
var m,n : smallint;
begin
Result := 0;
for m := -2 to 2 do
for n := -2 to 2 do
Result := Result + Arr[i+m,j+n]*Mask[m+2,n+2];
Result := Round(Result/Scale) + BrightFlush;
end;
Begin
aSetLength(Result, Length(Arr), Length(Arr[0]));
for i := 2 to High(Arr) - 2 do
for j := 2 to High(Arr[i]) - 2 do
Result[i,j] := tRoundToByte(Overlay);
End; // OverlayMaskToTImageArray();
// Функция наложения маски по типу TOverlayMaskType на массив изображения TImageArray
// Параметры:
// Arr - Обрабатываемый массив
// Mask - Массив маски
// *Scale - масштаб деления
// *BrightFlush - смещение относительно диапазона
// Возвращаемое значение:
// TImageArray
function OverlayMaskTypeToTImageArray(var Arr: TImageArray; MaskType: TOverlayMaskType;
Scale: Smallint = 1; BrightFlush: Smallint = 0): TImageArray;
Var Arr1, Arr2: TImageArray;
Begin
case MaskType of
mSobel: begin
Arr1 := OverlayMaskArrToTImageArray(Arr, cSobelMaskX, Scale, BrightFlush);
Arr2 := OverlayMaskArrToTImageArray(Arr, cSobelMaskY, Scale, BrightFlush);
Result:= aSuperposition(Arr1, Arr2, mSum);
end;
mGaussuanBlur: begin
Result:= OverlayMaskArrToTImageArray(Arr, cGaussuanBlur, Scale, BrightFlush);
end;
end;
End; // OverlayMaskTypeToTImageArray();
////////////////////////////////////////////////////////////
// ПРОЦЕДУРЫ И ФУНКЦИИ ФИЛЬТРАЦИИ
//
//////////////////////////////////////////////////////
// CANNY
// Функция производящая фильтрацию по методу Кенни
//!Данная версия упращенная (более быстрая), не проверяет сопряженность границ
//!Обрабатывае только прямые углы
// Параметры:
// Arr - исходное изображение
// Threshold - граница фильтрации шума
// Возвращаемое значение:
// TImageArray - результат фильтрации в изображении
function SimpleCannyFiltration(var Arr: TImageArray; Threshold: Byte): TImageArray; overload;
Var i, j, k : Word;
LineArr : TDWordArray;
LocalsMax : TDCardinalArray;
ImgParArr : TPointPar2Array;
maskX, maskY : TImageArray;
// процедура округления угла в ImgParArr
procedure RoundAngle;
var i,j : word;
grad: single;
begin
for i := 0 to High(ImgParArr) do
for j := 0 to High(ImgParArr[i]) do begin
grad := ImgParArr[i,j].fi*180/Pi;
if (0<=grad) and (grad<22.5) then ImgParArr[i,j].fi := 0
else if (22.5<=grad) and (grad<67.5) then ImgParArr[i,j].fi := 45
else if (67.5<=grad) and (grad<112.5) then ImgParArr[i,j].fi := 90
else if (112.5<=grad) and (grad<157.5) then ImgParArr[i,j].fi := 135
else if (157.5<=grad) and (grad<202.5) then ImgParArr[i,j].fi := 180
else if (202.5<=grad) and (grad<247.5) then ImgParArr[i,j].fi := 225
else if (247.5<=grad) and (grad<292.5) then ImgParArr[i,j].fi := 270
else if (292.5<=grad) and (grad<337.5) then ImgParArr[i,j].fi := 315
else if (337.5<=grad) and (grad<=360) then ImgParArr[i,j].fi := 0
else ImgParArr[i,j].fi := 0;
end;
end; // RoundAngle();
Begin
// 1. Макса Соби (дифференцирование)
maskX := OverlayMaskArrToTImageArray(Arr, cSobelMaskX);
maskY := OverlayMaskArrToTImageArray(Arr, cSobelMaskY);
aConvertToArray(maskX, maskY, ImgParArr);
// 2. округление углов
RoundAngle;
// 3a. Максимумы по горизонтали
for i := 0 to High(ImgParArr) do begin
// поиск локальных максимумов
aConvertToArray(ImgParArr[i], LineArr);
LocalsMax := aFindLocalsMax(LineArr);
for k := 0 to High(LocalsMax) do begin
if (ImgParArr[i,LocalsMax[k]].p > Threshold)
and((ImgParArr[i,LocalsMax[k]].fi = 0)or(ImgParArr[i,LocalsMax[k]].fi = 180)) then
ImgParArr[i,LocalsMax[k]].mark := True;
end;
end;
// 3b. Максимумы по вертикали
for j := 0 to High(ImgParArr[0]) do begin
// поиск локальных максимумов
SetLength(LineArr, length(ImgParArr));
for i := 0 to High(ImgParArr) do
LineArr[i] := ImgParArr[i,j].p;
LocalsMax := aFindLocalsMax(LineArr);
for k := 0 to High(LocalsMax) do begin
if (ImgParArr[LocalsMax[k],j].p > Threshold)
and((ImgParArr[LocalsMax[k],j].fi = 90)or(ImgParArr[LocalsMax[k],j].fi = 270)) then
ImgParArr[LocalsMax[k],j].mark := True;
end;
end;
// конвертируем в результат
aSetLength(result, Length(Arr), Length(Arr[0]));
for i := 0 to High(ImgParArr) do
for j := 0 to High(ImgParArr[i]) do begin
result[i,j] := ifthen(ImgParArr[i,j].mark, MAXBYTE, 0);
end;
end; // SimpleCannyFiltration();
// Процедура производящая фильтрацию по методу Кенни
//!Данная версия упращенная (более быстрая), не проверяет сопряженность границ
//!Обрабатывае только прямые углы
// Параметры:
// Arr - исходное изображение
// @Result - - список отфильтрованных точек с градиентом
// Threshold - граница фильтрации шума
procedure SimpleCannyFiltration(var Arr: TImageArray; out Result: TPointGradArray; Threshold: Byte); overload;
Var i, j, k : Word;
LineArr : TDWordArray;
LocalsMax : TDCardinalArray;
ImgParArr : TPointPar2Array;
maskX, maskY : TImageArray;
NewGrad : TPointGradient;
// процедура округления угла в ImgParArr
procedure RoundAngle;
var i,j : word;
grad: single;
begin
for i := 0 to High(ImgParArr) do
for j := 0 to High(ImgParArr[i]) do begin
grad := ImgParArr[i,j].fi*180/Pi;
if (0<=grad) and (grad<22.5) then ImgParArr[i,j].fi := 0
else if (22.5<=grad) and (grad<67.5) then ImgParArr[i,j].fi := 45
else if (67.5<=grad) and (grad<112.5) then ImgParArr[i,j].fi := 90
else if (112.5<=grad) and (grad<157.5) then ImgParArr[i,j].fi := 135
else if (157.5<=grad) and (grad<202.5) then ImgParArr[i,j].fi := 180
else if (202.5<=grad) and (grad<247.5) then ImgParArr[i,j].fi := 225
else if (247.5<=grad) and (grad<292.5) then ImgParArr[i,j].fi := 270
else if (292.5<=grad) and (grad<337.5) then ImgParArr[i,j].fi := 315
else if (337.5<=grad) and (grad<=360) then ImgParArr[i,j].fi := 0
else ImgParArr[i,j].fi := 0;
end;
end; // RoundAngle();
Begin
// 1. Макса Соби (дифференцирование)
maskX := OverlayMaskArrToTImageArray(Arr, cSobelMaskX);
maskY := OverlayMaskArrToTImageArray(Arr, cSobelMaskY);
aConvertToArray(maskX, maskY, ImgParArr);
// 2. округление углов
RoundAngle;
// 3a. Максимумы по горизонтали
for i := 0 to High(ImgParArr) do begin
// поиск локальных максимумов
aConvertToArray(ImgParArr[i], LineArr);
LocalsMax := aFindLocalsMax(LineArr);
for k := 0 to High(LocalsMax) do begin
if (ImgParArr[i,LocalsMax[k]].p > Threshold)
and((ImgParArr[i,LocalsMax[k]].fi = 0)or(ImgParArr[i,LocalsMax[k]].fi = 180)) then
ImgParArr[i,LocalsMax[k]].mark := True;
end;
end;
// 3b. Максимумы по вертикали
for j := 0 to High(ImgParArr[0]) do begin
// поиск локальных максимумов
SetLength(LineArr, length(ImgParArr));
for i := 0 to High(ImgParArr) do
LineArr[i] := ImgParArr[i,j].p;
LocalsMax := aFindLocalsMax(LineArr);
for k := 0 to High(LocalsMax) do begin
if (ImgParArr[LocalsMax[k],j].p > Threshold)
and((ImgParArr[LocalsMax[k],j].fi = 90)or(ImgParArr[LocalsMax[k],j].fi = 270)) then
ImgParArr[LocalsMax[k],j].mark := True;
end;
end;
// конвертируем в результат
SetLength(Result, 0);
for i := 0 to High(ImgParArr) do
for j := 0 to High(ImgParArr[i]) do begin
if ImgParArr[i,j].mark then begin
NewGrad.x := i;
NewGrad.y := j;
NewGrad.length := ImgParArr[i,j].p;
NewGrad.degree := abs(round(ImgParArr[i,j].fi));
aAddToArray(Result, NewGrad);
end;
end;
end; // SimpleCannyFiltration();
// Функция производящая фильтрацию по методу Кенни
//!Версия работающая через прослеживание границы (гистерезисная фильтрация)
// Параметры:
// Arr - исходное изображение
// Th - общая граница фильтрации шума
// Th1, Th2 - пороговые границы (гистерезистный фильтр). NB! Th1 > Th2
// Возвращаемое значение:
// TImageArray - результат фильтрации в изображении
function HysteresisCannyFiltration(var Arr: TImageArray; Th, Th1, Th2: Byte): TImageArray; overload;
Var i, j, Angle : Word;
maskX, maskY : TImageArray;
ImgParArr : TPointPar2Array;
Point, PointNew, p : TPointPosition;
PointArr : TPointPosArray;
LabelsPosArr : TPointPos2Array;
LineArr : TDWordArray;
LocalsMax : TDCardinalArray;
LocalsMaxPos, EstimatedPoints: TPointPosArray;
k : integer;
// процедура округления угла в ImgParArr
procedure RoundAngle;
var i,j : word;
grad: single;
begin
for i := 0 to High(ImgParArr) do
for j := 0 to High(ImgParArr[i]) do begin
grad := ImgParArr[i,j].fi*180/Pi;
if (0<=grad) and (grad<22.5) then ImgParArr[i,j].fi := 0
else if (22.5<=grad) and (grad<67.5) then ImgParArr[i,j].fi := 45
else if (67.5<=grad) and (grad<112.5) then ImgParArr[i,j].fi := 90
else if (112.5<=grad) and (grad<157.5) then ImgParArr[i,j].fi := 135
else if (157.5<=grad) and (grad<202.5) then ImgParArr[i,j].fi := 180
else if (202.5<=grad) and (grad<247.5) then ImgParArr[i,j].fi := 225
else if (247.5<=grad) and (grad<292.5) then ImgParArr[i,j].fi := 270
else if (292.5<=grad) and (grad<337.5) then ImgParArr[i,j].fi := 315
else if (337.5<=grad) and (grad<=360) then ImgParArr[i,j].fi := 0
else ImgParArr[i,j].fi := 0;
end;
end; // RoundAngle();
// процедура получения соседних пикселей по ориентации угла
procedure GetNeighbors(Angle: Word; out p1, p2: TPointPosition);
begin
if (Angle = 0)or(Angle = 180) then begin
// координаты соседей
p1.i := i;
p1.j := j - 1;
p2.i := i;
p2.j := j + 1;
end
else if (Angle = 45)or(Angle = 225) then begin
// координаты соседей
p1.i := i - 1;
p1.j := j + 1;
p2.i := i + 1;
p2.j := j - 1;
end
else if (Angle = 90)or(Angle = 270) then begin
// координаты соседей
p1.i := i - 1;
p1.j := j;
p2.i := i + 1;
p2.j := j;
end
else if (Angle = 135)or(Angle = 315) then begin
// координаты соседей
p1.i := i - 1;
p1.j := j - 1;
p2.i := i + 1;
p2.j := j + 1;
end;
end; // GetNeighbors();
// процедура получения соседнего пикселя по ориентации угла
function GetGradNeighbor(Angle: Word; p: TPointPosition): TPointPosition;
begin
if (Angle = 0) or (Angle = 360) then begin
result.i := p.i;
result.j := p.j + 1;
end
else if Angle = 180 then begin
result.i := p.i;
result.j := p.j - 1;
end
else if Angle = 45 then begin
result.i := p.i - 1;
result.j := p.j + 1;
end
else if Angle = 225 then begin
result.i := p.i + 1;
result.j := p.j - 1;
end
else if Angle = 90 then begin
result.i := p.i - 1;
result.j := p.j;
end
else if Angle = 270 then begin
result.i := p.i + 1;
result.j := p.j;
end
else if Angle = 135 then begin
result.i := p.i - 1;
result.j := p.j - 1;
end
else if Angle = 315 then begin
result.i := p.i + 1;
result.j := p.j + 1;
end
else Assert(true, 'Angle range error!');
end; // GetGradNeighbor();
// Функция поиска максимальной яркости в соседних точках по ориентации угла
function FindMaxInGradientTrend(p0: TPointPosition; Angle: Word): TPointPosition;
var p1, p2: TPointPosition;
tmpArr: TDWordArray;
index, i : cardinal;
begin
GetNeighbors(Angle, p1, p2);
// записываем точки в массив
SetLength(tmpArr, 3);
tmpArr[0] := ImgParArr[p1.i,p1.j].p;
tmpArr[1] := ImgParArr[p0.i,p0.j].p;
tmpArr[2] := ImgParArr[p2.i,p2.j].p;
// получаем максимум
index := aIndexOfMaxValue(tmpArr);
// определяем координату
if index = 0 then Result := p1
else if index = 1 then Result := p0
else if index = 2 then Result := p2;
for i := 0 to 2 do
if tmpArr[index] = ImgParArr[Result.i,Result.j].p then begin
Result := p0;
Exit;
end;
//?/ проставляем метки
ImgParArr[p1.i,p1.j].mark := True;
ImgParArr[p0.i,p0.j].mark := True;
ImgParArr[p2.i,p2.j].mark := True;
end; // FindMaxInGradientTrend();
// получение 3ех точек по направлению от исходной
function Estimate3Points(Parent: TPointPosition; Angle: integer): TPointPosArray;
begin
setlength(Result, 0);
aAddToArray(Result, GetGradNeighbor(Angle, Parent));
// +45
Inc(Angle, 45);
Angle := Angle + ifthen(Angle > 360, -360, 0);
aAddToArray(Result, GetGradNeighbor(Angle, Parent));
// -45
Dec(Angle, 90);
Angle := Angle + ifthen(Angle < 0, 360, 0);
aAddToArray(Result, GetGradNeighbor(Angle, Parent));
end;
// Проверка пометок в окрестности исходной точки
function CheckSurroundMarkPoints(Parent: TPointPosition): boolean;
var i,j: integer;
begin
Result := False;
for i := Parent.i - 1 to Parent.i + 1 do
for j := Parent.j - 1 to Parent.j + 1 do
if ImgParArr[i,j].mark then begin
Result := True;
Exit;
end;
end;
// Функция проверки связей
function CheckConnected(Parent, pNew: TPointPosition; locPointArr: TPointPosArray): Boolean;
// подсчет максимального количества заполнения
function CountMaxFill(Parent: TPointPosition): Byte;
var i,j: smallint; p: TPointPosition; k: integer;
begin
Result := 0;
for i := Parent.i - 1 to Parent.i + 1 do
for j := Parent.j - 1 to Parent.j + 1 do begin
p.i := i; p.j := j;
if aFindInArray(locPointArr, p, k) then Inc(Result);
end;
end;
// Проверка квадрантов
function CheckQuads(Parent: TPointPosition): boolean;
var Count: byte; k: integer;
q1,q2:TPointPosArray;
p: TPointPosition;
// заполнение квадрантов
procedure FillQuads(out res1, res2: TPointPosArray);
var p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8: TPointPosition;
q1,q2,q3,q4: TPointPosArray;
begin
setlength(q1, 4); setlength(q2, 4); setlength(q3, 4); setlength(q4, 4);
p1.i := Parent.i - 1; p1.j := Parent.j - 1;
p2.i := Parent.i - 1; p2.j := Parent.j;
p3.i := Parent.i - 1; p3.j := Parent.j + 1;
p4.i := Parent.i; p4.j := Parent.j - 1;
p5.i := Parent.i; p5.j := Parent.j + 1;
p6.i := Parent.i + 1; p6.j := Parent.j - 1;
p7.i := Parent.i + 1; p7.j := Parent.j;
p8.i := Parent.i + 1; p8.j := Parent.j + 1;
q1[0] := p2; q1[1] := p3; q1[2] := Parent; q1[3] := p5;
q2[0] := p1; q2[1] := p2; q2[2] := p4; q2[3] := Parent;
q3[0] := p4; q3[1] := Parent; q3[2] := p6; q3[3] := p7;
q4[0] := Parent; q4[1] := p5; q4[2] := p7; q4[3] := p8;
if (pNew.i = p5.i) and (pNew.j = p5.j) then begin
// 1 and 4
res1 := q1; res2 := q4;
end
else if (pNew.i = p3.i) and (pNew.j = p3.j) then begin
// 1
res1 := q1; res2 := nil;
end
else if (pNew.i = p2.i) and (pNew.j = p2.j) then begin
// 1 and 2
res1 := q1; res2 := q2;
end
else if (pNew.i = p1.i) and (pNew.j = p1.j) then begin
// 2
res1 := q2; res2 := nil;
end
else if (pNew.i = p4.i) and (pNew.j = p4.j) then begin
// 2 and 3
res1 := q2; res2 := q3;
end
else if (pNew.i = p6.i) and (pNew.j = p6.j) then begin
// 3
res1 := q3; res2 := nil;
end
else if (pNew.i = p7.i) and (pNew.j = p7.j) then begin
// 4 and 3
res1 := q4; res2 := q3;
end
else if (pNew.i = p8.i) and (pNew.j = p8.j) then begin
// 4
res1 := q4; res2 := nil;
end
end;
begin
FillQuads(q1,q2);
Count := 0;
for p in q1 do if aFindInArray(locPointArr, p, k) then Inc(Count);
if Count >= 4 then begin
Result := False;
Exit;
end;
Count := 0;
for p in q2 do if aFindInArray(locPointArr, p, k) then Inc(Count);
if Count >= 4 then begin
Result := False;
Exit;
end;
Result := True;
end;
begin
aAddToArray(locPointArr, pNew);
//// Parent ////
// 1. проверка максимального количества заполнения
if CountMaxFill(Parent) > 4 then begin
Result := False;
Exit;
end;
// 2. Проверка квадрантов
if not CheckQuads(Parent) then begin
Result := False;
Exit;
end;
// 3.
//// pNew ////
// 1. проверка максимального количества заполнения
if CountMaxFill(pNew) > 5 then begin
Result := False;
Exit;
end;
// 2. Проверка квадрантов
if not CheckQuads(pNew) then begin
Result := False;
Exit;
end;
// 3.
Result := True;
end;
// Процедура для рекурсивного вызова обработки следующей связанной точки
procedure FindForParent(Point: TPointPosition);
var EstimatedPoints : TPointPosArray;
PointNew : TPointPosition;
k : integer;
begin
Angle := round(ImgParArr[Point.i,Point.j].fi + 90);
Angle := Angle + ifthen(Angle > 360, -360, 0);
// определяем предполагаемых соседей
EstimatedPoints := Estimate3Points(Point, Angle);
for PointNew in EstimatedPoints do begin
// минимальная граница
if ImgParArr[PointNew.i, PointNew.j].p < Th2 then Continue;
// 1. есть ли в окрестности новой точки пометки?
if CheckSurroundMarkPoints(PointNew) then Continue;
// 2. Есть ли новая точка в контуре?
if aFindInArray(PointArr, PointNew, k) then Continue;
// 3. Проверка нарушения связей
if not CheckConnected(Point, PointNew, PointArr) then Continue;
// если все круто
aAddToArray(PointArr, PointNew);
FindForParent(PointNew);
Break;
end;
end; // FindForParent();
Begin
// 1. Макса Собела (дифференцирование)
maskX := OverlayMaskArrToTImageArray(Arr, cSobelMaskX);
maskY := OverlayMaskArrToTImageArray(Arr, cSobelMaskY);
aConvertToArray(maskX, maskY, ImgParArr);
// 2. Округление углов
RoundAngle;
// 3. Подавление немаксимумов (поиск максимумов)
setlength(LocalsMaxPos, 0);
// 3a. Максимумы по горизонтали
for i := 0 to High(ImgParArr) do begin
// поиск локальных максимумов
aConvertToArray(ImgParArr[i], LineArr);
LocalsMax := aFindLocalsMax(LineArr);
for k := 0 to High(LocalsMax) do begin
if (ImgParArr[i,LocalsMax[k]].p > Th)
and((ImgParArr[i,LocalsMax[k]].fi = 0)or(ImgParArr[i,LocalsMax[k]].fi = 180)) then begin
p.i := i; p.j := LocalsMax[k];
aAddToArray(LocalsMaxPos, p);
end;
end;
end;
// 3b. Максимумы по вертикали
for j := 0 to High(ImgParArr[0]) do begin
// поиск локальных максимумов
SetLength(LineArr, length(ImgParArr));
for i := 0 to High(ImgParArr) do
LineArr[i] := ImgParArr[i,j].p;
LocalsMax := aFindLocalsMax(LineArr);
for k := 0 to High(LocalsMax) do begin
if (ImgParArr[LocalsMax[k],j].p > Th)
and((ImgParArr[LocalsMax[k],j].fi = 90)or(ImgParArr[LocalsMax[k],j].fi = 270)) then begin
p.i := LocalsMax[k]; p.j := j;
aAddToArray(LocalsMaxPos, p);
end;
end;
end;
// 4. Гистерезисная фильтрация максимальных пикселей
SetLength(LabelsPosArr, 0);
for Point in LocalsMaxPos do begin
if ImgParArr[Point.i,Point.j].p < Th1 then Continue;
//// инициализация контура
// новая точка
setlength(PointArr, 0);
aAddToArray(PointArr, Point);
// угол
Angle := round(ImgParArr[Point.i,Point.j].fi + 90);
Angle := Angle + ifthen(Angle > 360, -360, 0);
// определяем предполагаемых соседей
EstimatedPoints := Estimate3Points(Point, Angle);
for PointNew in EstimatedPoints do begin
// минимальная граница
if ImgParArr[PointNew.i, PointNew.j].p < Th2 then Continue;
// 1. есть ли в окрестности новой точки пометки?
if CheckSurroundMarkPoints(PointNew) then Continue;
// 2. Есть ли новая точка в контуре?
if aFindInArray(PointArr, PointNew, k) then Continue;
// 3. Проверка нарушения связей
if not CheckConnected(Point, PointNew, PointArr) then Continue;
// если все круто
aAddToArray(PointArr, PointNew);
FindForParent(PointNew);
Break;
end;
// противоположная сторона
Angle := Angle + 180;
Angle := Angle + ifthen(Angle > 360, -360, 0);
// определяем предполагаемых соседей
EstimatedPoints := Estimate3Points(Point, Angle);
for PointNew in EstimatedPoints do begin
// минимальная граница
if ImgParArr[PointNew.i, PointNew.j].p < Th2 then Continue;
// 1. есть ли в окрестности новой точки пометки?
if CheckSurroundMarkPoints(PointNew) then Continue;
// 2. Есть ли новая точка в контуре?
if aFindInArray(PointArr, PointNew, k) then Continue;
// 3. Проверка нарушения связей
if not CheckConnected(Point, PointNew, PointArr) then Continue;
// если все круто
aAddToArray(PointArr, PointNew);
FindForParent(PointNew);
Break;
end;
// помечаем
for p in PointArr do ImgParArr[p.i,p.j].mark := True;
aAddToArray(LabelsPosArr, PointArr);
end;
// check
if Length(LabelsPosArr) = 0 then begin
//Assert(False, 'Null labels find!');
Result := nil;
Exit;
end;
// обработка результата
aSetLength(result, Length(Arr), Length(Arr[0]));
for PointArr in LabelsPosArr do
for Point in PointArr do
result[Point.i,Point.j] := MAXBYTE;
end; // HysteresisCannyFiltration();
// Процедура производящая фильтрацию по методу Кенни
//!Версия работающая через прослеживание границы (гистерезисная фильтрация)
// Параметры:
// Arr - исходное изображение
// @Result - - список отфильтрованных точек с градиентом
// Th - общая граница фильтрации шума
// Th1, Th2 - пороговые границы (гистерезистный фильтр). NB! Th1 > Th2
procedure HysteresisCannyFiltration(var Arr: TImageArray; out Result: TPointGradArray; Th, Th1, Th2: Byte); overload;
Var i, j, Angle : Word;
maskX, maskY : TImageArray;
ImgParArr : TPointPar2Array;
Point, PointNew, p : TPointPosition;
PointArr : TPointPosArray;
LabelsPosArr : TPointPos2Array;
LineArr : TDWordArray;
LocalsMax : TDCardinalArray;
LocalsMaxPos, EstimatedPoints: TPointPosArray;
k : integer;
NewGrad : TPointGradient;
// процедура округления угла в ImgParArr
procedure RoundAngle;
var i,j : word;
grad: single;
begin
for i := 0 to High(ImgParArr) do
for j := 0 to High(ImgParArr[i]) do begin
grad := ImgParArr[i,j].fi*180/Pi;
if (0<=grad) and (grad<22.5) then ImgParArr[i,j].fi := 0
else if (22.5<=grad) and (grad<67.5) then ImgParArr[i,j].fi := 45
else if (67.5<=grad) and (grad<112.5) then ImgParArr[i,j].fi := 90
else if (112.5<=grad) and (grad<157.5) then ImgParArr[i,j].fi := 135
else if (157.5<=grad) and (grad<202.5) then ImgParArr[i,j].fi := 180
else if (202.5<=grad) and (grad<247.5) then ImgParArr[i,j].fi := 225
else if (247.5<=grad) and (grad<292.5) then ImgParArr[i,j].fi := 270
else if (292.5<=grad) and (grad<337.5) then ImgParArr[i,j].fi := 315
else if (337.5<=grad) and (grad<=360) then ImgParArr[i,j].fi := 0
else ImgParArr[i,j].fi := 0;
end;
end; // RoundAngle();
// процедура получения соседних пикселей по ориентации угла
procedure GetNeighbors(Angle: Word; out p1, p2: TPointPosition);
begin
if (Angle = 0)or(Angle = 180) then begin
// координаты соседей
p1.i := i;
p1.j := j - 1;
p2.i := i;
p2.j := j + 1;
end
else if (Angle = 45)or(Angle = 225) then begin
// координаты соседей
p1.i := i - 1;
p1.j := j + 1;
p2.i := i + 1;
p2.j := j - 1;
end
else if (Angle = 90)or(Angle = 270) then begin
// координаты соседей
p1.i := i - 1;