Question

我正在尝试制作一个彩色对象跟踪器，它使用二进制图像和斑点检测器来跟踪目标类型：https://www.youtube.com/watch?v=9qky6g8NRmI。但是我无法弄清楚ThresholdBinary（）方法是如何工作的，以及它是否是正确的。

以下是代码的相关部分：

cam._SmoothGaussian(3);

blobDetector.Update(cam);
Image<Bgr,byte> binaryImage = cam.ThresholdBinary(new Bgr(145,0,145),new Bgr(0,0,0));
Image<Gray,byte> binaryImageGray = binaryImage.Conver<Gray,byte>();

blobTracker.Process(cam, binaryImageGray);

foreach (MCvBlob blob in blobTracker)
{
   cam.Draw((Rectangle)blob, new Bgr(0,0,255),2);
}

当我显示binaryImage时，我甚至没有得到blob。我只是得到一个黑色的图像。

Answer 1

通常，此类应用程序的彩色斑点检测部分按照以下方式工作：

将图像转换为HSV（色调，饱和度，值）色彩空间。
过滤所有像素的色调通道，其色调值接近目标值。阈值处理通常会为您提供值高于或低于阈值的所有像素。您对 near 某些目标值感兴趣。
可能使用饱和度/值通道或删除小斑点，对获得的蒙版进行更多过滤。理想情况下，只有目标blob仍然存在。

一些旨在找到绿色物体（色调~50）的示例代码，例如视频中显示的绿球：

// 1. Convert the image to HSV
using (Image<Hsv, byte> hsv = original.Convert<Hsv, byte>())
{
    // 2. Obtain the 3 channels (hue, saturation and value) that compose the HSV image
    Image<Gray, byte>[] channels = hsv.Split(); 

    try
    {
        // 3. Remove all pixels from the hue channel that are not in the range [40, 60]
        CvInvoke.cvInRangeS(channels[0], new Gray(40).MCvScalar, new Gray(60).MCvScalar, channels[0]);

        // 4. Display the result
        imageBox1.Image = channels[0];
    }
    finally
    {
        channels[1].Dispose();
        channels[2].Dispose();
    }
}

使用EMGUcv进行颜色跟踪

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