移动机器人角点检测算法

Question

我正在努力寻找能够检测手机图像中角落的好算法。有多种算法要做，我不确定哪种算法在内存和处理器有限的环境中表现更好。

具体来说，我试图在使用手机相机拍摄的照片中找到数独网格。我正在使用C＃，找不到任何具有基本图像处理功能的库。我实施了一个Sobel滤波器来进行边缘检测，这就是我的立场。

要明确问题，是否有人建议使用特定算法或库？

Answer 1

我不会说“角点检测”本身就是一个非常好的方法。退后一步，想一下sodoku网格的照片，你可以做很多假设来简化事情。

例如，sodoku网格看起来总是完全相同：

• 白方
• 9 x 9常规网格

treating the image in the HSV colour space将允许您寻找高亮度区域（白色），RGB对于大多数图像处理技术来说都是一点点裤子。

thresholding the image应该降低噪音

Adjusting the image histogram首先也可能会给你更好的结果，因为它可能会使网格变白（虽然取决于图像）。

然后你所要做的就是找个方格。因为您知道网格在其中是常规的，所以您可以相应地划分像素并使用数字OCR对正方形进行OCR。

：d

Answer 2

由于您正在寻找常规9x9网格，请考虑Hough transform。一种方法是首先运行边缘检测器，使用原始Hough变换找到所有直线，然后尝试找出它们中的哪一个形成网格。或许你可以想出一种聪明的方法来参数化整个网格。

Answer 3

我发现OpenCV在处理图像时非常有用，我会把自己评为一个非常普通的程序员。

Here's an example（在C ++中，但你可以移植它）在OpenCV中进行角点检测。