马赫效应和应对方法

[blog]马赫效应和应对方法

//创建并且分析如何处理矩形的MachEffect

    Mat srcRect1(500,500,CV_8UC1);

    Mat srcRect2(500,500,CV_8UC1);

    for (int i=0;i<10;i++)

    {

        for (int j=0;j<50;j++)

        {

            srcRect1.row(i*50+j) = i*25;

        }

    }

    imshow("MachEffectRect1",srcRect1);

就是macheffect,它的应对方法就是知道数据产生的结构，然后构建连续梯度

for (int i=0;i<10;i++)

    {

        for (int j=0;j<50;j++)

        {

            srcRect2.row(i*50+j) = i*25;

        }

    }

 

    for (int i=0;i<9;i++)

    {    

        for (int j=0;j<50;j++)

        {

            srcRect2.row(25+i*50+j) = i*25+j/2;

        }

    }

  

    imshow("MachEffectRect2",srcRect2);

这里最为困难的，无疑就是“结构的获取”，比如对于这种情况

//创建任意情况的MachEffect

    Mat srcRnd = imread("macheffect.bmp");

    Mat RncClone = srcRnd.clone();

    Mat canny;

    blur(RncClone,RncClone,Size(10,10));

    Mat srcRnd2 = Mat::zeros(500,500,CV_8UC1);

    std::vector<std::vector<cv::Point>>contours;        

    int imaxSize = -1;int imaxNum = 0;

    for (int i=0;i<10;i++)

    {       

        dilate(RncClone,RncClone,Mat(10,10,CV_8UC1));

        threshold(RncClone,canny,100,255,THRESH_BINARY_INV);

        Canny(canny,canny,0,255);

        findContours(canny,contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_NONE);

        for (int n=0;n<contours.size();n++)

        {

            int itmp = contours[n].size();

            if (itmp > imaxSize )

            {

                imaxSize = contours[n].size();

                imaxNum = n;

            }

        }

 

        drawContours(srcRnd2,contours,imaxNum,Scalar(255-25*i),-1);

        imaxNum = 0;

        imaxSize = -1;

        contours.clear();

        imshow("canny",canny);

        imshow("Rncclone",RncClone);

        imshow("srcRnd",srcRnd);

        imshow("srcRnd2",srcRnd2);

        //srcRnd2 = Mat::zeros(500,500,CV_8UC1); 

        waitKey();

    }

    

    他还是可以来做的，因为这个结构并不复杂，但是如果对于现实中产生的情况，其结构的获取会比较复杂。但是总的来说，获取结构，构建连续梯度替代直接的跳跃应该是问题的解决方法。