Обнаружение объектов OpenCV - Центральная точка

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/279410

Вопрос

Учитывая объект на простом белом фоне, кто-нибудь знает, предоставляет ли OpenCV функциональность для легкого обнаружения объекта из захваченного кадра?

Я пытаюсь найти угловые / центральные точки объекта (прямоугольник). То, как я сейчас это делаю, - грубой силой (сканируя изображение на предмет) и не точным. Мне интересно, есть ли под капотом функциональность, о которой я не знаю.

Изменить данные . Размер примерно такой же, как у маленькой банки с газировкой. Камера расположена над объектом, чтобы дать ему ощущение 2D / прямоугольника. Ориентация / угол от камеры - случайная, которая рассчитывается из угловых точек.

Это просто белый фон с объектом на нем (черный). Качество снимка примерно соответствует тому, что вы ожидаете увидеть от веб-камеры Logitech.

Как только я получу угловые точки, я вычисляю центр. Центральная точка затем преобразуется в сантиметры.

Я пытаюсь сосредоточиться на том, как я получаю эти 4 угла. Вы можете увидеть мой метод грубой силы с этим изображением: Изображение

Это было полезно?

Решение

Уже есть пример того, как сделать обнаружение прямоугольника в OpenCV (см. samples / squares.c), и на самом деле это довольно просто.

Вот грубый алгоритм, который они используют: 

0. rectangles <- {}
1. image <- load image
2. for every channel:
2.1  image_canny <- apply canny edge detector to this channel
2.2  for threshold in bunch_of_increasing_thresholds:
2.2.1   image_thresholds[threshold] <- apply threshold to this channel
2.3  for each contour found in {image_canny} U image_thresholds:
2.3.1   Approximate contour with polygons
2.3.2   if the approximation has four corners and the angles are close to 90 degrees.
2.3.2.1    rectangles <- rectangles U {contour}

Не точная транслитерация того, что они делают, но это должно вам помочь.

Другие советы

Надеюсь, это поможет, использует метод момента, чтобы получить центр тяжести черно-белого изображения. 

cv::Point getCentroid(cv::Mat img)
{
    cv::Point Coord;
    cv::Moments mm = cv::moments(img,false);
    double moment10 = mm.m10;
    double moment01 = mm.m01;
    double moment00 = mm.m00;
    Coord.x = int(moment10 / moment00);
    Coord.y = int(moment01 / moment00);
    return Coord;
}

OpenCV имеет множество функций, которые могут помочь вам достичь этого. Загрузите Emgu.CV для C # .NET в библиотеку, если вы программируете на этом языке.

Некоторые способы получить то, что вы хотите:

<Ол>

  • Найдите углы, как раньше - например, Quot & & CornerHarris Quot; Функция OpenCV

  • Пороговое изображение и вычисление центра тяжести - см. http : //www.roborealm.com/help/Center%20of%20Gravity.php ... это метод, который я бы использовал. Вы даже можете выполнить пороговое значение в рутине COG. т.е. cog_x + = * imagePtr < 128? 255: 0;

  • Найдите моменты изображения, чтобы задать вращение, центр тяжести и т. д. - например, & Quot; Moments Quot &; Функция OpenCV. (Я этим не пользовался)

  • (правка) Библиотека AForge.NET имеет функции обнаружения углов, а также пример проекта (MotionDetector) и библиотеки для подключения к веб-камерам. Я думаю, что это будет самый простой способ, если вы используете Windows и .NET.

    • Обычно это называется анализом BLOB-объектов в других библиотеках машинного зрения. Я еще не использовал opencv.

    Лицензировано под: CC-BY-SA с атрибуция
    Не связан с StackOverflow
    scroll top