通过Python对的大理石接触分析

资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85928818
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一、环境介绍

系统：win10
语言：python3.7
依赖库：opencv、numpy、PyQt

二、功能说明

实际工程中，为了得知路面沥青质量的好坏，需要对其进行数据分析。如下三幅图所示，原图是路面沥青切片，第二幅图是原图的二值化图像（处理的这么好，当然是 PS 的），第三幅图画出了原图沥青石块之间的接触点。如果人工进行标注的话，工程量过于巨大，所以现在需要通过软件来实现对原图完成数据分析，需要完成以下几个功能点：

二值化处理（难点）
石块接触分析：以二值化后的图像为基础，计算每个石块的面积，标记出石块间的接触点，计算每个石块质心位置。
输出图像：
- 大于 2.36mm 粗石料接触点位置（两张：点接触图像、线接触图像）
- 接触点连接图
- 接触点 Voronoi 图
- 大于 2.36 粗石料的形心连接图
输出参数：
- 相互接触大于 2.36mm 粗石料的面积
- 接触点总数量
- 平均匹配数
- 图像总面积
- 接触石料总面积
- 只有一个接触点石料的总面积
- 无接触石料的总面积（未完成）
- 参数 A：接触石料总面积/图像总面积
- 参数 B：无接触石料总面积/图像总面积

三、实现步骤

在本小节，由于 Qt 界面的实现太没有技术含量，省略，不介绍。

3.1 二值化

经过不停的摸索，翻遍了百度、Google、论文，没有一步就可以将其二值化到上图所示的方法，什么 OSTU[^1]算法是不行的，由于它是统计整张图片的像素直方图，在光照不均匀的情况下，会产生极大的误差，阴暗位置会产生极大的误差。

为了得到合适的二值化图像，采用 opencv 的 adaptiveThreshold 自适应二值化[^2]函数，该函数是基于小窗口二值化方法，在光照不均匀的情况下也可以得到较好的二值化结果，但是这种方法由于其本身的特性，虽然得到较好的轮廓效果，但是也会产生较大的噪声，如下图所示：

在上图中，虽然噪声对，但是轮廓也比较明显，接下来需要借用到 opencv 的 findContours 轮廓分析[^3]方法，在参考文献中记录了该方法的使用方法，以及一些应用方法。首先使用该方法去除石块外的其他噪声，去除结果如下：

接下来，采用 findContours 给出深度[^3]信息（用到多叉树遍历算法，不能使用递归，python 的机制里面，一个函数重复调用 2000 多次后，会强制中断程序，需手动构建堆栈），去除掉最里面的轮廓，去除结果如下：

接下来，采用 findContours 给出的轮廓大小信息，去除掉小于用户指定尺寸的石块，结果如下所示：

看的出来，噪声还是很大，没关系，因为这不是最后的二值化图像，还需要使用分水岭算法进行最终的处理，处理之后根据 findContours 方法去除小碎块和最外层边框，处理结果如下：

至此，石块的二值化结束（为什么和要求的不一样，因为这种二值化，更加方便后续处理），不去除最外层边框就可以和第二章功能说明里面一样！！

3.2 计算石块面积

在 opencv 中通过 contourArea 结合 findContours 方法可以快速得到每个块的像素点个数，成功得到每个块的面积。

self.blocksSize.append([contourIndex, cv2.contourArea(contrs)])

contourIndex：为石块的下标。
cv2.contourArea(contrs)：该石块的面积

将每个石块的大小记录在 self.blocksSize。

3.3 计算接触点

点接触：两个石块之间只显示一个接触点。

线接触：两个石块之间，显示满足阈值距离的所有接触点

3.3.1 分析

这一步需要得到点接触和线接触，而点接触可以从线接触中获得，所以先获得所有的线接触。实现步骤：

对每个石块的边缘进行标记，通过像素标记，如果是 1，则其像素为（0,0,1）。
遍历所有的块，在每个块的边缘，以圆为半径找其他块的边缘，满足则记录在数据中。
点接触：在线接触中，提取出点接触

3.3.2 对石块标记

直接上代码，通俗易懂：

    def generateMasker(self, contour):masker = np.zeros_like(self.image)for contourIndex, contrs in enumerate(contour):if cv2.contourArea(contrs) < self.blocksize:continue# 对每一个块进行编码x1 = int((contourIndex + 1) / (256 * 256))x2 = int(((contourIndex + 1) - 256 * 256 * x1) / 256)x3 = int((contourIndex + 1) - 256 * 256 * x1 - 256 * x2)cv2.drawContours(masker, contour, contourIndex, (x1, x2, x3), thickness=1)return masker

输入是通过 findContours 得到的轮廓信息，返回的 masker 就是编码成功的图层。

3.3.3 计算线接触

暴力法计算点附近是否有临近点，代码比较复杂，但原理比较简单，动图比较通俗易懂，直接上 GIF：

红色是所有满足条件的接触点，边框变绿表示该轮廓已经计算过，不再参与计算，可以看到，计算速度比较慢，毕竟是暴力法计算。

再说一下数据结构，看代码中的注释就好，将上面得到的接触点存入下面的数据结构中，后面使用起来就会美滋滋。

四、结果展示

形心图：

形心连接图：

点接触图：

线接触图：

接触点 Voronoi 图：

参数输出：

接触点数量：133
平均匹配数: 1.13
石块总面积: 1824.46 mm2
有接触石块面积: 582.67 mm2
无接触石块面积: 80.9 mm2
参数A(接触石料的总面积/石块总面积): 31.94 %
参数B(无接触石料的总面积/石块总面积): 4.43 %

块大小：
0: 2.177 mm2
1: 1.161 mm2
2: 1.841 mm2
3: 4.110 mm2
4: 4.629 mm2
5: 5.546 mm2
6: 1.314 mm2
7: 2.482 mm2
8: 2.207 mm2
9: 5.783 mm2
10: 12.765 mm2
11: 3.201 mm2
12: 1.726 mm2
...

Qt 操作界面展示：

有些点（边缘为白色的小石块）没有计算，是因为不满足设置的最小石块的大小，所以会跳过计算。

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