从Image检测LED对象状态

Question

我的问题类似于OpenCV: Detect blinking lights in a video feed openCV detect blinking lights

我想从任何有LED对象的图像中检测LED开/关状态。 LED物体可以是任何尺寸（但主要是圆形）。尽管可以打开或关闭，但是获取该图像中所有LED的位置非常重要。首先，我想获得只有ON的LED的状态和位置。现在，图像源对于我的工作是静态的，但它必须来自任何具有发光LED的产品的视频。所以没有机会让模板图像来减去背景。

我尝试过使用具有阈值，轮廓和圆圈方法的OpenCV（OpenCV新手），但未找到成功。请分享是否有任何源代码或解决方案。解决方案可以是任何不仅使用OpenCV的东西，它会给我带来结果。这将不胜感激。

与其他两个问题的区别在于我想获得图像中LED的数量，无论它是ON还是OFF以及所有LED的状态。我知道这很复杂。首先，我试图检测图像中的发光LED。我已经实现了我在下面分享的代码。我有不同的实现，但是下面的代码能够通过绘制轮廓向我展示发光的LED，但轮廓的数量多于发光的LED。所以我无法让至少发光的LED总数。请建议你输入。

int main(int argc, char* argv[])
{

IplImage* newImg = NULL;
IplImage* grayImg = NULL;
IplImage* contourImg = NULL;
float minAreaOfInterest = 180.0;
float maxAreaOfInterest = 220.0;
//parameters for the contour detection
CvMemStorage * storage = cvCreateMemStorage(0);
CvSeq * contours = 0;
int mode = CV_RETR_EXTERNAL;
mode = CV_RETR_CCOMP; //detect both outside and inside contour
cvNamedWindow("src", 1);
cvNamedWindow("Threshhold",1);
//load original image
newImg = cvLoadImage(argv[1], 1);

IplImage* imgHSV = cvCreateImage(cvGetSize(newImg), 8, 3);
cvCvtColor(newImg, imgHSV, CV_BGR2HSV);

cvNamedWindow("HSV",1);
cvShowImage( "HSV", imgHSV );
IplImage* imgThreshed = cvCreateImage(cvGetSize(newImg), 8, 1);

cvInRangeS(newImg, cvScalar(20, 100, 100), cvScalar(30, 255, 255), imgThreshed);
cvShowImage( "src", newImg );

cvShowImage( "Threshhold", imgThreshed );

//make a copy of the original image to draw the detected contour
contourImg = cvCreateImage(cvGetSize(newImg), IPL_DEPTH_8U, 3);
contourImg=cvCloneImage( newImg );
cvNamedWindow("Contour",1);
//find the contour
cvFindContours(imgThreshed, storage, &contours, sizeof(CvContour), mode, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));
int i = 0;
for (; contours != 0; contours = contours->h_next)
{
    i++;
    //ext_color = CV_RGB( rand()&255, rand()&255, rand()&255 ); //randomly coloring different contours      
    cvDrawContours(contourImg, contours, CV_RGB(0, 255, 0), CV_RGB(255, 0, 0), 2, 2, 8, cvPoint(0,0));
}
printf("Total Contours:%d\n", i);
cvShowImage( "Contour", contourImg );

cvWaitKey(0);
cvDestroyWindow( "src" ); cvDestroyWindow( "Threshhold" );
cvDestroyWindow( "HSV" );
cvDestroyWindow( "Contour" );
cvReleaseImage( &newImg ); cvReleaseImage( &imgThreshed ); 
cvReleaseImage( &imgHSV );
cvReleaseImage( &contourImg );



}

Answer 1

我昨天晚上有一些时间，这是一个（非常）简单和局部的解决方案，对我来说很好。 我创建了一个可以直接克隆的git存储库：

GIT中：//github.com/jlengrand/image_processing.git

并使用Python

运行

$ cd image_processing/LedDetector/
$ python leddetector/led_highlighter.py

您可以看到代码here

我的方法：

• 转换为一个频道图片
• 搜索最亮的像素，假设我们至少打开了一个LED，背景为深色背景
• 使用图像中最亮的部分创建二进制图像
• 从图像中提取斑点，检索它们的中心和LED的数量。

此时代码只会考虑图像，但您可以使用循环来增强它以拍摄一批图像（我已经在我的仓库中提供了一些示例图像。） 你只需要找到LED的中心位置，因为从一个图像到另一个图像可能不是一个像素精确（中心可能会稍微移位）。

为了让算法更健壮（知道是否有LED亮，找到一个自动而非硬编码的边距值），你可以用 histogram （放在 extract_bright 中）。 我已经创建了这个函数，你应该只需要增强它。

有关输入数据的更多信息： Opencv 目前只接受avi文件，所以你必须将mp4文件转换为avi（在我的情况下是未压缩的）。我用了this，效果很好。 出于某种原因，queryframe函数导致计算机上的内存泄漏。这就是我创建 grab_images 函数的原因，它将avi文件作为输入并创建一批jpg图像，您可以更轻松地使用它们。

以下是图片的结果：

输入图片：

二进制图片：

最终结果：

希望这会有所帮助。 。 。

编辑：

如果您想使用this image，问题会稍微复杂一些。我发布的方法仍然可以使用，但需要稍微复杂化。

您想要检测显示“信息”（状态，带宽，...）的LED并丢弃设计部分。

我看到三个简单的解决方案：

• 您之前对LED的位置有所了解。在这种情况下，您可以应用相同的方法，但是在整个图像的精确部分上（使用cv.SetImageROI）。
• 你对LED的颜色有一个明确的了解（你可以在图像上看到有两种不同的颜色）。然后，您可以搜索整个图像，然后应用滤色镜来限制您的选择。
• 你以前没有任何知识。在这种情况下，事情会变得复杂一些。我倾向于说没有用的LED应该都具有相同的颜色，并且状态LED通常会闪烁。这意味着通过向方法添加学习步骤，您可能能够看到实际上必须选择哪些LED是有用的。

希望这会为思想带来更多的食物