图片处理

cxnet

在c++中我用下面代码可以在不旋转图片的情况下给灰色Mat图像转为圆形网点（旋转图像加网的情况下，图像旋转后会产生锯齿，所以不适合）。
但现在有2个问题
第一，所有颜色都是一样大的网点，实际上应该按照颜色深浅不同而生成不同大小的网点
第二，纯黑色（即95%以上颜色）不加网，请问应该怎样修改？

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <cmath>

const double PI = 3.141592653589793;

void createCircularDotScreen(cv::Mat& dst, const cv::Mat& src, double angle_deg, double lpi) {
    double angle_rad = angle_deg * PI / 180.0;
    double dpi = 96.0; // 假设屏幕DPI为96
    double spacing = dpi / lpi; // 计算网点间距(像素)
   
    dst.create(src.size(), CV_8UC1);
    cv::Point2f center(src.cols / 2.0f, src.rows / 2.0f);

    for (int y = 0; y < src.rows; ++y) {
        for (int x = 0; x < src.cols; ++x) {
            // 坐标平移至中心
            float x_rel = x - center.x;
            float y_rel = y - center.y;

            // 15度倾斜变换
            float x_rot = x_rel * cos(angle_rad) - y_rel * sin(angle_rad);
            float y_rot = x_rel * sin(angle_rad) + y_rel * cos(angle_rad);

            // 计算网点中心位置
            float x_center = round(x_rot / spacing) * spacing;
            float y_center = round(y_rot / spacing) * spacing;

            // 计算当前点到网点的距离
            float distance = sqrt(pow(x_rot - x_center, 2) + pow(y_rot - y_center, 2));
            float radius = spacing / 2.0;

            // 获取原图像素值(0-255)
            uchar pixel = src.at<uchar>(y, x);
            float threshold = radius * (1.0 - pixel / 255.0);

            // 决定是否填充网点
            dst.at<uchar>(y, x) = (distance <= threshold) ? 0 : 255;
        }
    }
}

int main() {
    cv::Mat src = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty()) return -1;

    cv::Mat dotPattern;
    createCircularDotScreen(dotPattern, src, 15.0, 60.0);

    cv::imwrite("output.jpg", dotPattern);
    return 0;
}

FishC

针对您提出的两个问题，我来提供修改方案：

问题1：根据颜色深浅生成不同大小的网点
需要根据灰度值调整网点半径，颜色越深网点越大

问题2：纯黑色不加网
需要添加阈值判断，灰度值低于某个阈值时直接设为黑色

1. 
   
2. #include <opencv2/opencv.hpp>
   
3. #include <cmath>
   
4. 
   
5. const double PI = 3.141592653589793;
   
6. 
   
7. void createCircularDotScreen(cv::Mat& dst, const cv::Mat& src, double angle_deg, double lpi) {
   
8.     double angle_rad = angle_deg * PI / 180.0;
   
9.     double dpi = 96.0;
   
10.     double spacing = dpi / lpi;
    
11.    
    
12.     dst.create(src.size(), CV_8UC1);
    
13.     cv::Point2f center(src.cols / 2.0f, src.rows / 2.0f);
    
14. 
    
15.     for (int y = 0; y < src.rows; ++y) {
    
16.         for (int x = 0; x < src.cols; ++x) {
    
17.             // 获取原图像素值
    
18.             uchar pixel = src.at<uchar>(y, x);
    
19.             
    
20.             // 问题2：纯黑色不加网（灰度值低于13，约95%黑色）
    
21.             if (pixel <= 13) {
    
22.                 dst.at<uchar>(y, x) = 0; // 直接设为黑色
    
23.                 continue;
    
24.             }
    
25.             
    
26.             // 坐标变换
    
27.             float x_rel = x - center.x;
    
28.             float y_rel = y - center.y;
    
29.             float x_rot = x_rel * cos(angle_rad) - y_rel * sin(angle_rad);
    
30.             float y_rot = x_rel * sin(angle_rad) + y_rel * cos(angle_rad);
    
31. 
    
32.             // 计算网点中心位置
    
33.             float x_center = round(x_rot / spacing) * spacing;
    
34.             float y_center = round(y_rot / spacing) * spacing;
    
35. 
    
36.             // 计算距离
    
37.             float distance = sqrt(pow(x_rot - x_center, 2) + pow(y_rot - y_center, 2));
    
38.             
    
39.             // 问题1：根据灰度值动态调整网点半径
    
40.             // 灰度值越大（颜色越浅）网点越小，反之越大
    
41.             float max_radius = spacing / 2.0;
    
42.             float min_radius = spacing / 10.0; // 最小半径防止网点消失
    
43.             float radius = min_radius + (max_radius - min_radius) * (1.0 - pixel / 255.0);
    
44. 
    
45.             // 生成网点
    
46.             if (distance <= radius) {
    
47.                 dst.at<uchar>(y, x) = 255; // 白色网点
    
48.             } else {
    
49.                 dst.at<uchar>(y, x) = 0;   // 黑色背景
    
50.             }
    
51.         }
    
52.     }
    
53. }
    

复制代码

主要修改说明：

• 动态网点半径：根据灰度值 pixel 计算半径，颜色越深（pixel值越小）网点越大
• 纯黑色处理：当灰度值 ≤ 13（约95%黑色）时，直接设为黑色，不加网点
• 半径范围控制：设置最小半径防止浅色区域网点消失，最大半径为间距的一半
  

您可以根据实际效果调整 min_radius 和纯黑色的阈值（当前为13）。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

FC粉丝

建议用code形式

cxnet

FC粉丝 发表于 2025-10-13 20:59
建议用code形式

谢谢，不过我不会，能帮忙写个例子吗？

cxnet

FishC 发表于 2025-10-13 20:43
针对您提出的两个问题，我来提供修改方案：

问题1：根据颜色深浅生成不同大小的网点

现在生成的网点大小合适了，但还遇到一个问题，一些纯黑文字线条边缘有1到2像素的浅色也被识别为灰度转成网点了，导致文字边缘有很明显锯齿，是否能够排除纯黑文字线条边缘1到2像素灰色不进行转变成网点

FishC

cxnet 发表于 2025-10-15 13:02
FishC 发表于 2025-10-13 20:43
针对您提出的两个问 ...

针对文字边缘锯齿问题，我建议添加边缘保护机制。以下是修改方案：

方案一：使用形态学膨胀保护黑色区域
在加网处理前，先对黑色区域进行膨胀，保护文字边缘：

1. 
   
2. #include <opencv2/opencv.hpp>
   
3. #include <cmath>
   
4. 
   
5. const double PI = 3.141592653589793;
   
6. 
   
7. void createCircularDotScreen(cv::Mat& dst, const cv::Mat& src, double angle_deg, double lpi) {
   
8.     double angle_rad = angle_deg * PI / 180.0;
   
9.     double dpi = 96.0;
   
10.     double spacing = dpi / lpi;
    
11.    
    
12.     dst.create(src.size(), CV_8UC1);
    
13.     cv::Point2f center(src.cols / 2.0f, src.rows / 2.0f);
    
14. 
    
15.     // 创建黑色区域掩膜
    
16.     cv::Mat blackMask;
    
17.     cv::threshold(src, blackMask, 242, 255, cv::THRESH_BINARY_INV); // 95%以上为黑色
    
18.    
    
19.     // 对黑色区域进行膨胀，保护边缘
    
20.     cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));
    
21.     cv::dilate(blackMask, blackMask, kernel); // 膨胀1-2像素
    
22. 
    
23.     for (int y = 0; y < src.rows; ++y) {
    
24.         for (int x = 0; x < src.cols; ++x) {
    
25.             // 如果属于黑色区域或其边缘，直接设为黑色
    
26.             if (blackMask.at<uchar>(y, x) > 0) {
    
27.                 dst.at<uchar>(y, x) = 0;
    
28.                 continue;
    
29.             }
    
30.             
    
31.             // 获取原图像素值
    
32.             uchar pixel = src.at<uchar>(y, x);
    
33.             
    
34.             // 坐标平移至中心
    
35.             float x_rel = x - center.x;
    
36.             float y_rel = y - center.y;
    
37. 
    
38.             // 倾斜变换
    
39.             float x_rot = x_rel * cos(angle_rad) - y_rel * sin(angle_rad);
    
40.             float y_rot = x_rel * sin(angle_rad) + y_rel * cos(angle_rad);
    
41. 
    
42.             // 计算网点中心位置
    
43.             float x_center = round(x_rot / spacing) * spacing;
    
44.             float y_center = round(y_rot / spacing) * spacing;
    
45. 
    
46.             // 计算当前点到网点的距离
    
47.             float distance = sqrt(pow(x_rot - x_center, 2) + pow(y_rot - y_center, 2));
    
48.             
    
49.             // 根据灰度值动态调整半径
    
50.             float maxRadius = spacing / 2.0;
    
51.             float radius = maxRadius * (1.0 - pixel / 255.0);
    
52. 
    
53.             // 判断是否在网点内
    
54.             if (distance <= radius) {
    
55.                 dst.at<uchar>(y, x) = 0; // 黑色网点
    
56.             } else {
    
57.                 dst.at<uchar>(y, x) = 255; // 白色背景
    
58.             }
    
59.         }
    
60.     }
    
61. }
    

复制代码

方案二：添加边缘检测保护
更精确地检测文字边缘并保护：

1. 
   
2. // 在方案一基础上添加边缘检测
   
3. cv::Mat edges;
   
4. cv::Canny(src, edges, 50, 150); // 检测边缘
   
5. 
   
6. // 合并黑色区域和边缘
   
7. cv::bitwise_or(blackMask, edges, blackMask);
   
8. 
   
9. // 对合并后的掩膜进行膨胀
   
10. cv::dilate(blackMask, blackMask, kernel);
    

复制代码

关键改进点：

• 使用 cv::threshold 创建黑色区域掩膜
• 通过 cv::dilate 膨胀1-2像素保护边缘
• 在循环中优先检查掩膜，属于保护区域的直接设为黑色
  

这样修改后，文字边缘的浅色像素也会被识别为黑色区域的一部分，从而避免产生锯齿状的网点。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。