Question

我正在尝试识别行人交通信号。我正在将图像转换为HSV色彩空间，然后应用范围内功能只获得绿灯。这是我的原始图像 enter image description here

这是我的代码..

  public void onManagerConnected(int status) {
switch (status) {
    case LoaderCallbackInterface.SUCCESS:
        {
            Log.i(TAG, "OpenCV loaded successfully...................");
            Mat img = null;
            try {
                img = Utils.loadResource(getBaseContext(), R.drawable.glarrygreen, Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
            } catch (IOException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
            Mat mHSV = new Mat();
            Mat mRgba2 = new Mat();
            Mat mHSVThreshed = new Mat();
            Imgproc.cvtColor(img, mHSV, Imgproc.COLOR_BGR2HSV, 3);
            //This works for red lights
            Core.inRange(mHSV, new Scalar(0, 64, 200), new Scalar(69, 255, 255), mHSVThreshed);
            //this works for green lights
            Core.inRange(mHSV, new Scalar(85, 64, 200), new Scalar(170, 255, 255),

                mHSVThreshed);
            List < MatOfPoint > contours = new ArrayList < MatOfPoint > ();
            Mat hierarchy = new Mat();
            Imgproc.findContours(mRgba2, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_LIST, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
            double maxArea = -1;
            int maxAreaIdx = -1;
            for (int idx = 0; idx < contours.size(); idx++) {
                Mat contour = contours.get(idx);
                double contourarea = Imgproc.contourArea(contour);
                if (contourarea > maxArea) {

                    maxArea = contourarea;
                    maxAreaIdx = idx;


                }
            }
            Imgproc.cvtColor(mHSVThreshed, img, Imgproc.COLOR_GRAY2BGR, 0);
            Imgproc.cvtColor(img, mRgba2, Imgproc.COLOR_BGR2RGBA, 0);
            Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(img.cols(), img.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
            Utils.matToBitmap(mRgba2, bmp);
        }
}

} 这是我的输出图像 enter image description here

现在我需要滤除场景中的其他绿色信号。我该怎么做？如何在场景中获得最突出的绿色信号。

编辑1：我正在尝试使用findCountours（）方法，获取轮廓列表，迭代结果并获得最大值，然后仅显示最大轮廓。如何去除较小的轮廓？

Answer 1

您可以尝试使用非最大值抑制算法过滤二进制图像。这是一个Java Demo of non-max suppression。注意，NMS算法可以使用形态函数（Erosion and Dilatation）进行编码。

编辑似乎opencv已经具有以下原型的NMS功能：

void nonMaximaSuppression(const Mat& src, const int sz, Mat& dst, const Mat mask)

EDIT2 来自opencv doc：对于src中的每个可能的（sz x sz）区域，一个元素是src的局部最大值，如果它严格大于与给定相交的窗口的所有其他元素元件。

尝试50x50补丁（sz：= 50）

FYI该方法源于以下论文：A。Neubeck和L. Van Gool。 “有效的非最大抑制”，ICPR 2006

Answer 2

我终于通过使用findCountours（）和drawContours（）方法

来完成这项工作

这是它的工作原理，

Imgproc.GaussianBlur(mHSVThreshed, mHSVThreshed, new Size(5, 5), 5);
                           Imgproc.findContours(mHSVThreshed, contours,newcont, Imgproc.RETR_LIST, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
                           double maxArea = -1;
                           int maxAreaIdx = -1;
                           for (int idx = 0; idx < contours.size(); idx++) {
                               Mat contour = contours.get(idx);
                               double contourarea = Imgproc.contourArea(contour);
                               if (contourarea > maxArea) {
                                   maxArea = contourarea;
                                   maxAreaIdx = idx;
                               }
                           }
                          Imgproc.drawContours(img, contours, maxAreaIdx, new Scalar(120, 255, 120), 1);

                        Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(img.cols(), img.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);

                        Scalar c = new Scalar(255, 0, 0, 255);  
                        Core.putText(img, VAL, new Point(100,100), 3, 1, c, 2); 
                        Imgproc.erode(mHSVThreshed, mHSVThreshed, Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(1.5,1.5)));  
                        Utils.matToBitmap(img, bmp);

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2 个答案: