VTK入门(三)--图像加工处理(一)
为什么80%的码农都做不了架构师?>>> 
不知不觉离上篇博客已经过去了一个月了,决定把vtk图像处理的方式方法总结下来。
编写vtk程序就和平时做事情是一样的,要循序渐进,才不会出错,具体步骤如下:
1、vtk图像构建
前面的文章提到过,可以用Source(比如,vtkConeSource创建椎体源对象,vtkImageCanvasSource2D创建空白画布对象)来创建,并且都会提供相应的图像处理功能,但随着我对vtk学习的慢慢深入,发现Source类快读生成图像的方法在现实中用到的并不到,所以我们采用别的方法手动创建图像。
我们知道图像的三个重要信息是:起点位置、像素间隔、维数,有了这三个要素就可以在空间中构建一副图像出来。下面是对应的示例:
vtkImageData *imgCreate = vtkImageData::New();
imgCreate->SetDimensions(20,20,1);
imgCreate->SetScalarTypeToUnsignedChar();
imgCreate->SetNumberOfScalarComponents(1);
imgCreate->AllocateScalars();
unsigned char *ptr = (unsigned char*)imgCreate->GetScalarPointer();
for(int i=0; i<20*20*1; i++)
{*ptr ++ =i%256;
} vtk中的图像数据结构都是vtkImageData类来表示,所以要创建图像,要先定义vtkImageData类的对象,接下来的就是创建三要素,其中本示例中原点和像素间隔都采用了默认值。
SetScalarTypeToUnsignedChar() ,指定其数据类型为UnsignedChar.。
SetNumberOfScalarComponents(1),指定像素值为1也就是组分数为1,说道组分又可以说很多东西,vkt的内存是连续分配的,用类vtkDataArray来实现,叫做数据数组,比如一个数据有4个分量构成,那么要在连续数组中表达这一数据,就需要采用元组Tuple,存储类型相同的数据,元组的组分数为其大小。
AllocateScalars(),分配内存,生成数据。
GetScalarPointer(),返回图像数据数组。
for循环中重新设置像素值。
运行结果如图,出现这个瑕疵是SetDimensions没有设置好的缘故。
2、vtk图像显示
vtk中图像显示可以使用vtkImageViewer2(至于为什么有个2,据说是vtkImageView被版本淘汰了)和vtkImageActor来实现。
(1)vtkImageViewer2
此类封装了vtk图像的可视化渲染引擎,包括vtkActor,vtkRender,vtkRenderWindow等,并且可以提供图像的缩放窗宽窗位调节功能(窗框是图像的灰度范围,窗位是窗宽的中心位置),下面贴出示例:
vtkJPEGReader *reader =vtkJPEGReader::New();
reader->SetFileName("../data/lo.jpg");
reader->Update();
vtkImageViewer2 *imageViewer =vtkImageViewer2::New();
imageViewer->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());vtkRenderWindowInteractor *Interactor =vtkRenderWindowInteractor::New();
imageViewer->SetupInteractor(Interactor);
imageViewer->SetColorLevel(500);
imageViewer->SetColorWindow(2000);
imageViewer->SetSlice(40);
imageViewer->SetSliceOrientationToXY();
imageViewer->Render();imageViewer->GetRenderer()->SetBackground(1.0, 1.0, 1.0);
imageViewer->SetSize(320, 240);
imageViewer->GetRenderWindow()->SetWindowName("Display");
Interactor->Initialize();
Interactor->Start(); 前三行读入衣服jpg格式的图片,然后使用vtkImageViewer2显示图像。
SetColorLevel(500),设置窗位
SetColorWindow(2000),设置窗宽
SetSlice(40),设置切片索引
SetSliceOrientationToXY(),设置切片方向
随后就是基本的可视化流程。
运行结果如下:
(2)vtkImageActor
vktImageActor需要建立完整的渲染管线,示例如下:
vtkJPEGReader *reader = vtkJPEGReader::New();
reader->SetFileName ( "../data/lo.jpg" );
reader->Update();vtkImageActor* imgActor =vtkImageActor::New();
imgActor->SetInput(reader->GetOutput());vtkRenderer *renderer =vtkRenderer::New();
renderer->AddActor(imgActor);
renderer->SetBackground(1.0, 1.0, 1.0);vtkRenderWindow *renderWindow =vtkRenderWindow::New();
renderWindow->AddRenderer(renderer);
renderWindow->SetSize( 320, 240 );
renderWindow->Render();
renderWindow->SetWindowName("Display2");vtkRenderWindowInteractor *renderWindowInteractor =vtkRenderWindowInteractor::New();
vtkInteractorStyleImage *style =vtkInteractorStyleImage::New();renderWindowInteractor->SetInteractorStyle(style);
renderWindowInteractor->SetRenderWindow(renderWindow);
renderWindowInteractor->Initialize();renderWindowInteractor->Start(); 首先读入jpg图像,然后依次建立vtkImageActor,vtkRender,vtkRenderWindow等,最后创建vtkInteractorStyleImage对象,设置交互类型。
补充说明:
上述两种方法显示图像都是显示一幅图像,用vtkImageBlend将多个图像输入,输出为融合图像。vtk中规定,输出图像的三要素与第一幅图像一直。示例如下:
vtkJPEGReader *reader =vtkJPEGReader::New();
reader->SetFileName ( "../data/lo.jpg" );
reader->Update();vtkImageCanvasSource2D *imageSource = vtkImageCanvasSource2D::New();
imageSource->SetNumberOfScalarComponents(1);
imageSource->SetScalarTypeToUnsignedChar();
imageSource->SetExtent(0, 1050, 0, 699, 0, 0);
imageSource->SetDrawColor(0.0);
imageSource->FillBox(0, 1050, 0, 699);
imageSource->SetDrawColor(255.0);
imageSource->FillBox(100,400,100,400);
imageSource->Update();vtkImageBlend *imageBlend = vtkImageBlend::New();
imageBlend->SetInput(0, reader->GetOutput());
imageBlend->SetInput(1, imageSource->GetOutput());
imageBlend->SetOpacity(0, 0.4);
imageBlend->SetOpacity(1, 0.6);
imageBlend->Update(); 首先读入图像,然后用Source类生成一幅图,最后用vtkImageBlend进行融合,在输出,其中两幅图像都需要编号
SetOpacity(),可以用来设置不透明度。
3、图像基本操作
图像的基本操作是指获取图像的基本信息,修改像素值,图像数据类型转换,等基本操作。
(1)、图像信息访问和修改
我们看到vtk封装了许多Set和Get的方法,没错,他们可以用来访问图像信息,比如GetDimensions(),获取图像的维数,另外还可以使用vtkChangeImageInformation来修改图像的三要素,同时可以实现缩放等操作;
(2)、像素值的访问修改
像素值的修改与访问是最常用的一种操作,vtk中可以直接访问vtkImageData的数据数组,前面提到了可以使用GetScalarPointer()来获取指针。
unsigned char * pixel = (unsigned char *) ( reader->GetOutput()->GetScalarPointer(i, j, k) ); 该函数返回的是void类型的指针,需转换成unsigned char *类型。
还有一种方法是使用vtkImageIterator类通过迭代器来实现。
vtkImageIterator it(reader->GetOutput(), subRegion); 该类是一个模板类,使用时需要图像类型以及迭代的区域的大小。
(3)、类型转换
前面我们也看到经常需要进行图像类型装换,vtk中提供了vtkImageCast类和vtkIamgeShiftScale类来进行操作。
vtkImageCast 的使用只要把该类封装的SetOutputScalarTypeTo..设置成相应的类型就行了。
而vtkIamgeShiftScale则可以对偏移和比例参数来对图像数据进行操作,代码操作如下:
vtkImageShiftScale *shift = vtkImageShiftScale::New();
shift->SetInputConnection(image->GetProducerPort());
shift->SetOutputScalarTypeToUnsignedChar();
shift->SetShift(1);
shift->SetScale(100);
shift->Update();
SetShift()设置偏移量,SetScale()用于设置放缩值。
(4)、颜色操作
灰度图像映射可以使用vtkImageLuminance来实现,方法比较简答,而彩色图像映射前面提到过,通过颜色查找表实现vtkLookUpTable实现。
vtk中vtkImageExtractComponents用来提取彩色图像的各个颜色组分,提供SetComponents()方法提取组分号,执行Update()即可得到数据。
vtkImageAppendComponents类可以用来合成彩色图像。代码示例如下:
vtkSmartPointer red = vtkSmartPointer::New();
red->SetScalarTypeToUnsignedChar();
red->SetNumberOfScalarComponents(1);
red->SetExtent(0, 100, 0, 100, 0, 0);
red->SetDrawColor(0, 0, 0, 0);
red->FillBox(0,100,0,100);
red->SetDrawColor(255, 0, 0, 0);
red->FillBox(20,40,20,40);
red->Update(); vtkSmartPointer green = vtkSmartPointer::New();
green->SetScalarTypeToUnsignedChar();
green->SetNumberOfScalarComponents(1);
green->SetExtent(0, 100, 0, 100, 0, 0);
green->SetDrawColor(0, 0, 0, 0);
green->FillBox(0,100,0,100);
green->SetDrawColor(255, 0, 0, 0);
green->FillBox(30,50,30,50);
green->Update(); vtkSmartPointer blue = vtkSmartPointer::New();
blue->SetScalarTypeToUnsignedChar();
blue->SetNumberOfScalarComponents(1);
blue->SetExtent(0, 100, 0, 100, 0, 0);
blue->SetDrawColor(0, 0, 0, 0);
blue->FillBox(0,100,0,100);
blue->SetDrawColor(255, 0, 0, 0);
blue->FillBox(40,60,40,60);
blue->Update(); vtkSmartPointer appendFilter = vtkSmartPointer::New();
appendFilter->SetInputConnection(0, red->GetOutputPort());
appendFilter->AddInputConnection(0, green->GetOutputPort());
appendFilter->AddInputConnection(0, blue->GetOutputPort());
appendFilter->Update(); 首先定义了三个灰度图像,然后让三个图像部分重叠,程序运行结果如下:
![]()
(5)、区域提取
vtkExtractVOI类可以提取指定区域的图像,输入输出都是vtkImageData。示例程序如下:
vtkJPEGReader* reader =vtkJPEGReader::New();
reader->SetFileName ("../data/lo.jpg");
reader->Update(); int dims[3];
reader->GetOutput()->GetDimensions(dims); vtkExtractVOI* extractVOI =vtkExtractVOI::New();
extractVOI->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());
extractVOI->SetVOI(dims[0]/4.,3.*dims[0]/4.,dims[1]/4.,3.*dims[1]/4., 0, 0);
extractVOI->Update(); vtkImageActor *originalActor =vtkImageActor::New();
originalActor->SetInput(reader->GetOutput()); vtkImageActor *voiActor =vtkImageActor::New();
voiActor->SetInput(extractVOI->GetOutput()); 读入一副图像,然后提取出需要的区域,最后定义两个actor将他们显示出来
而在三维图像中可以使用vtkImageReslice进行三维图像切面的提取。
(6)、直方图显示
显示一副灰度图像直方图,vtk中使用vtkImageAccumulate类来进行统计功能。该类输入输出都是vtkImageData类型,代码示例如下:
vtkJPEGReader *reader =vtkJPEGReader::New();
reader->SetFileName ( "..\\data\\lena-gray.jpg" );
reader->Update(); int bins = 16;
int comps = 1; vtkImageAccumulate *histogram =vtkImageAccumulate::New();
histogram->SetInput(reader->GetOutput());
histogram->SetComponentExtent(0, bins-1, 0, 0, 0, 0);
histogram->SetComponentOrigin(0, 0, 0);
histogram->SetComponentSpacing(256.0/bins, 0, 0);
histogram->Update(); int* output = static_cast(histogram->GetOutput()->GetScalarPointer()); vtkIntArray* frequencies = vtkIntArray::New();
frequencies->SetNumberOfComponents(1); for(int j = 0; j < bins; ++j)
{ for(int i=0; iInsertNextTuple1(*output++); }
} vtkDataObject *dataObject = vtkDataObject::New();
dataObject->GetFieldData()->AddArray( frequencies ); vtkBarChartActor *barChart = vtkBarChartActor::New();
barChart->SetInput(dataObject);
barChart->SetTitle("Histogram");
barChart->GetPositionCoordinate()->SetValue(0.05,0.05,0.0);
barChart->GetPosition2Coordinate()->SetValue(0.95,0.95,0.0);
barChart->GetProperty()->SetColor(0,0,0);
barChart->GetTitleTextProperty()->SetColor(0,0,0);
barChart->GetLabelTextProperty()->SetColor(0,0,0);
barChart->GetLegendActor()->SetNumberOfEntries(dataObject->GetFieldData()->GetArray(0)->GetNumberOfTuples());
barChart->LegendVisibilityOff();
barChart->LabelVisibilityOff(); 代码比较长,一点点来解释,首先读入一副灰度图形,然后定义了灰度直方图的间隔数目。
SetComponentExtent(0, bins-1, 0, 0, 0, 0);设置每个组分直方图最大最小值
SetComponentOrigin(0, 0, 0);每个组分直方图的其实灰度值。
SetComponentSpacing(256.0/bins, 0, 0);每个间隔代表的灰度范围。
然后调用updata()就可以计算了。
另外要将图像显示出来,需要通过vtkBarChartActor来显示,但是他接受vtkDataObject类型,所以先存储到数组frequencies中,然后再添加到vtkDataObject中,最后在通过vtkBarChartActor来实现实现。
(7)、重采样
重采样是按照图像的像素位置和间距重新采样,然后重新构成新图像。重采样会改变图像的维数,分为降采样和增采样,vtkImageShrink3D用来实现降采样操作,vtkImageMagnify用来实现升采样操作。
(8)、数学运算与逻辑运算
vtkImageMathematics来提供基本的数学操作,提供的一元操作有如下:
SetOperationToInvert:图像像素值取倒数运算
SetOperationToSin:图像像素值正弦运算
SetOperationToCos:图像像素值余弦运算
SetOperationToExp:图像像素值自然指数运算
SetOperationToLog:图像像素值自然对数运算
SetOperationToAbsoluteValue:图像像素值取绝对值
SetOperationToSquare:图像像素值平方运算
SetOperationToSquareRoot:图像像素值平凡根运算
SetOperationToATAN:图像像素值正切运算
SetOperationToATAN2:图像像素值反正切运算
SetOperationToMultiplyByK:图像像素值乘以常数K,需要先调用SetConstantK()设置K值
SetOperationToAddConstant:图像像素值加上常数K,需要先调用SetConstantK()设置K值
SetOperationToReplaceCByK:将图像中像素为C的像素值替换为K,需要先调用SetConstantK()和SetConstantC设置K和C值
提供的二元操作有:
SetOperationToAdd:两个图像对应像素加法运算
SetOperationToSubtract:两个图像对应像素减法运算
SetOperationToMultiply:两个图像对应像素相乘运算
SetOperationToDivide:两个图像对应像素相除运算
SetOperationToConjugate:将两个标量图像对应像素组合为共轭复数
SetOperationToComplexMultiply:两个图像对应像素复数乘法运算
SetOperationToMin:取两个图像中对应像素较小值
SetOperationToMax:取两个图像中对应像素较大值
vtkImageLogic通常用来执行图像的布尔逻辑运算,支持的逻辑运算有:
SetOperationToAnd():逻辑与操作
SetOperationToOr():逻辑或操作
SetOperationToXor():逻辑异或
SetOperationToNand():逻辑与非
SetOperationToNor():逻辑或非
SetOperationToNot():逻辑非
(9)、二值化
二值化顾名思义,二值图像的取值只能是0和255.可以通过vtkImageThreshold类实现图像二值化。示例代码如下:
vtkJPEGReader *reader =vtkJPEGReader::New();
reader->SetFileName("../data/lo.jpg");
reader->Update(); vtkImageThreshold *thresholdFilter =vtkImageThreshold::New();
thresholdFilter->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());
thresholdFilter->ThresholdByUpper(100);
thresholdFilter->SetInValue(255);
thresholdFilter->SetOutValue(0); ThresholdByUpper()设置大于100的灰度范围为有效范围。通过SetInValue()设置范围内的输出值,SetOutValue()设置范围外的输出值。
转载于:https://my.oschina.net/qtplus/blog/825662
本文来自互联网用户投稿,文章观点仅代表作者本人,不代表本站立场,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击【内容举报】进行投诉反馈!
