Question

所以我正在制作一个程序，可以在飞机上飞行时检测地面上不同形状和颜色的迹象。它们都是未知的，但颜色将比周围的地形更强烈，形状将是基本的几何形状。这包括正方形，三角形和圆形，以及平行四边形和十字形。

我已经得到了我的程序来检测形状，但它非常不稳定，并且不仅仅关注我想要的对象。它可以在阴影和光线以及您能想象的任何其他内容中找到形状。这可能是因为我在整个帧而不是感兴趣的对象上运行边缘检测。

以下是解决问题的想法：

1）检测颜色，然后找到颜色周围的形状（我不确定这是否可行）。

2）匹配形状与此人匹配数字的方式相同 - ＆gt; http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/。如果在我的程序中实现，我会看到此方法出现同样的问题。我猜它会尝试将所有东西与形状相匹配。

3）找到一种方法来裁剪高强度帧的一部分，然后对其进行形状识别。

我的问题是，我的下一步应该是什么？有没有办法让我的程序专注于感兴趣的对象而不是它所看到的一切？（请记住，我希望最终记录对象的形状和颜色以及其中的ascii字符。）

这是我到目前为止所拥有的。

    #include <iostream>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
using namespace std;

int main()
{



 //show the original image
 cvNamedWindow("Raw",CV_WINDOW_NORMAL);
 CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0);

 IplImage* img;

 while(1)
 {
    img = cvQueryFrame(capture);

  //converting the original image into grayscale
 IplImage* imgGrayScale = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1); 
 cvCvtColor(img,imgGrayScale,CV_BGR2GRAY);

  //thresholding the grayscale image to get better results
 cvThreshold(imgGrayScale,imgGrayScale,125,255,CV_THRESH_BINARY);  

 CvSeq* contours;  //hold the pointer to a contour in the memory block
 CvSeq* result;   //hold sequence of points of a contour
 CvMemStorage *storage = cvCreateMemStorage(0); //storage area for all contours

 //finding all contours in the image
 cvFindContours(imgGrayScale, storage, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));

 //iterating through each contour
 while(contours)
 {
     //obtain a sequence of points of contour, pointed by the variable 'contour'
     result = cvApproxPoly(contours, sizeof(CvContour), storage, CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(contours)*0.02, 0);

     //if there are 3  vertices  in the contour(It should be a triangle)
    if(result->total==3 )
     {
         //iterating through each point
         CvPoint *pt[3];
         for(int i=0;i<3;i++){
             pt[i] = (CvPoint*)cvGetSeqElem(result, i);
         }

         //////////drawing lines around the triangle
         cvLine(img, *pt[0], *pt[1], cvScalar(255,0,0),4);
         cvLine(img, *pt[1], *pt[2], cvScalar(255,0,0),4);
         cvLine(img, *pt[2], *pt[0], cvScalar(255,0,0),4);
         cout << "\nTriangle\n";

     }

      //if there are 4 vertices in the contour(It should be a quadrilateral)
     else if(result->total==4 )
     {
         //iterating through each point
         CvPoint *pt[4];
         for(int i=0;i<4;i++){
             pt[i] = (CvPoint*)cvGetSeqElem(result, i);
         }

         //drawing lines around the quadrilateral
         //cvLine(img, *pt[0], *pt[1], cvScalar(0,255,0),4);
         //cvLine(img, *pt[1], *pt[2], cvScalar(0,255,0),4);
         //cvLine(img, *pt[2], *pt[3], cvScalar(0,255,0),4);
         //cvLine(img, *pt[3], *pt[0], cvScalar(0,255,0),4); 
         cout << "\nquadrilateral\n" ;
     }

   //if there are 7  vertices  in the contour(It should be a heptagon)
     else if(result->total ==7  )
     {
         //iterating through each point
         CvPoint *pt[7];
         for(int i=0;i<7;i++){
             pt[i] = (CvPoint*)cvGetSeqElem(result, i);
         }

         //drawing lines around the heptagon
         cvLine(img, *pt[0], *pt[1], cvScalar(0,0,255),4);
         cvLine(img, *pt[1], *pt[2], cvScalar(0,0,255),4);
         cvLine(img, *pt[2], *pt[3], cvScalar(0,0,255),4);
         cvLine(img, *pt[3], *pt[4], cvScalar(0,0,255),4);
         cvLine(img, *pt[4], *pt[5], cvScalar(0,0,255),4);
         cvLine(img, *pt[5], *pt[6], cvScalar(0,0,255),4);
         cvLine(img, *pt[6], *pt[0], cvScalar(0,0,255),4);
     }

      //obtain the next contour
     contours = contours->h_next; 
 }

  //show the image in which identified shapes are marked   
 cvNamedWindow("Tracked");
 cvShowImage("Tracked",img);

 char c = cvWaitKey(33); //wait for a key press
 if(c==27) 
    {
        //cleaning up
        cvDestroyAllWindows(); 
        cvReleaseMemStorage(&storage);
        cvReleaseImage(&img);
        cvReleaseImage(&imgGrayScale);
    break;
    }
}




  return 0;
}

提前感谢您的帮助！

Answer 1

所以我决定采用harcasscade分类。这是我在youtube上发现的一个视频教程系列，如果你想看到人。感谢所有停下来并试图帮助我找到解决方案的人。

以下是一些链接，可以帮助那些与我有同样问题的人！

Here's the Video Tutorial I mentioned in my comment.

This is a text tutorial that goes trough the process of Haarcascade

实时检测某些不同颜色的物体

1 个答案: