如何根据颜色和大小细分对象？

Question

我有两个图像处理问题，我正在使用Open-CV处理。

1. 识别彼此不同颜色的相似物体。
2. 识别彼此不同大小的相似彩色物体。

方案1和2的示例图像;

1



2



两个图像都有三种类型的感兴趣对象。 （三种颜色或尺寸）

我遇到的技术包括阈值处理，然后使用像素计数的侵蚀，使用RGB值进行颜色分割。

什么是良好的工作链，什么是开始的好地方？

Answer 1

对于颜色分割，您应远离RGB，因为相似的颜色与线性无关。

作为示例，2个相似的颜色（具有相同的色调）可能具有非常不同的RGB值：

最好使用LUV或HSV等颜色空间，这些颜色空间与亮度分开。例如，您可以在LUV的U，V组件上尝试聚类算法。

Answer 2

查看cvBlob，它可以很好地处理复杂的形状。

Answer 3

1. 显然使用RGB值可能是从这里开始的最佳方式。使用函数cvSplit，它将为您提供三个分离的计划B，G和R（使用OpenCV的BGR顺序，而不是RGB）。在每一个中，您应该只看到相应颜色的圆圈。

2. 我建议首先使用Canny算法执行边缘检测，通过函数cvCanny在OpenCV中实现，然后使用Hough算法进行圆检测，也在OpenCV中实现。如果我记得很清楚，Hough圆圈的OpenCV函数会返回圆形属性（半径...），这样您就可以根据它们的大小来识别圆圈。 2的另一个选择是Hit＆amp; Miss算法，它使用形态学。我从未使用过OpenCV的形态学，只使用Matlab。

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