激光线检测opencv

Question

我想检测一个自动系统的激光线。

我的工作到现在为止： 我在rgb频道中分割图像 2.由于使用红色激光线，仅使用红色通道 3.手动获取阈值 4.搜索二进制图像的值！= 0

我不能手动为自动系统的用例设置门槛任何想法如何解决问题？

由于阳光的照射，仅搜索图像中的最高峰是不够的。

也许我可以搜索短峰.. 因为在激光线的区域内，亮度在激光线之后快速增加然后快速下降。

如何在opencv中实现？

Answer 1

<强>更新

好的，我已经看过你的最新照片了。我的算法归结为以下步骤。

• 在Image

中找到最亮的列（即激光线）

• 找出最亮的栏目中的黑暗差距

• 查找激光线中间隙最亮的相邻列

步骤1 - 在图像中找到最亮的列（即激光线）

最简单的方法是将图像向下扫描，使其仍然是原始宽度，但只有一个像素高，可以有效地平均图像每个垂直列中的像素。然后应用-auto-level对比拉伸到0-255的整个范围，并将其阈值设置为95％，以找到最亮的5％范围内的所有列。然后查找阈值为白色的像素（#ffffff）。这是ImageMagick中的一行，如下所示：

convert http://i.stack.imgur.com/1P1zj.jpg -colorspace gray \
    -resize x1!                                             \
    -auto-level                                             \
    -threshold 95% text: | grep -i ffffff

<强>输出：

297,0: (255,255,255)  #FFFFFF  white
298,0: (255,255,255)  #FFFFFF  white
299,0: (255,255,255)  #FFFFFF  white

所以，我现在知道第297-299列是激光线所在的那些。请注意，如果图片稍微旋转，或者激光不是垂直的，则明亮列将分割为多列。要抵消这种情况，您可以将图像的宽度缩小两倍或三倍，以便相邻列倾向于在较小的图像中合并为一个，然后将列乘以收缩因子以找到原始位置。

完成步骤1，但在步骤2之前采用另一种方法。

我将图像拆分为1像素宽的列：

convert input.png -crop 1x +repage line%d.png

现在我找到了最亮的色谱柱（平均亮度最高的色谱柱）：

for f in line*; do m=$(convert -format "%[fx:mean]" $f info:);echo $m:$f ;done | sort -g

给出了这个

...
...
0.559298:line180.png
0.561051:line185.png
0.561337:line306.png
0.562527:line184.png
0.562939:line183.png
0.584523:line295.png
0.590632:line299.png
0.644543:line296.png
0.671116:line298.png
0.71122:line297.png      <--- brightest column = 297

第2步 - 找出最亮列中的暗差

现在我采用第297栏并自动调整它，使最暗的部分变为零，最轻的部分变为白色，然后我否定它。

convert line297.png -colorspace gray -auto-level -threshold 20% -negate txt:

...
0,100: (0,0,0)  #000000  black
0,101: (0,0,0)  #000000  black
0,102: (0,0,0)  #000000  black
0,103: (0,0,0)  #000000  black
0,104: (0,0,0)  #000000  black
0,105: (0,0,0)  #000000  black
0,106: (0,0,0)  #000000  black
0,107: (0,0,0)  #000000  black
0,108: (255,255,255)  #FFFFFF  white  <- gap in laser line
0,109: (255,255,255)  #FFFFFF  white  <- gap in laser line
0,110: (255,255,255)  #FFFFFF  white  <- gap in laser line
0,111: (255,255,255)  #FFFFFF  white  <- gap in laser line
0,112: (0,0,0)  #000000  black
0,113: (0,0,0)  #000000  black
...
0,478: (0,0,0)  #000000  black
0,479: (0,0,0)  #000000  black

第3步 - 查找激光线间隙最亮的相邻列

现在，如果我将此列与其两侧的每列相乘，则不在激光线间隙中的其他列的所有部分将变为零，并且激光线中间隙中的所有部分当我通过第297栏的任一侧的列时，它将被乘以并总计。

因此，我检查列240到340，将每列与前一步骤中的掩码相乘，并查看激光线间隙中哪一个最亮：

for i in {240..340} ;do n=$(convert line${i}.png mask.png -compose multiply -composite -format "%[mean]" info:);echo $n:$i ;done | sort -g

输出如下：

458.495:248
466.169:249
468.668:247
498.294:260
502.756:250
536.844:259
557.726:258
564.508:251
624.117:252
627.508:253  <--- column 253 is brightest

然后我可以看到第253列是激光线最暗的区域中最亮的。所以被替换的线在第253栏。

我确信这项技术可以在opencv中轻松完成。

原始答案

我可以告诉你一种方法，但不会为opencv提供任何代码，因为我倾向于使用ImageMagick。我将图像分成一系列垂直图像，每个像素宽1个像素，即单个像素列。然后我得到所有列中的平均亮度，并立即看到最亮的列。它工作得很好，这是我测试算法的方法：

Split image into single pixel columns
convert http://i.stack.imgur.com/vMiU1.jpg -crop 1x +repage line%04d.png

看看我们得到了什么：

ls line*
line0000.png    line0128.png    line0256.png    line0384.png    line0512.png
line0001.png    line0129.png    line0257.png    line0385.png    line0513.png
...
line0126.png    line0254.png    line0382.png    line0510.png    line0638.png
line0127.png    line0255.png    line0383.png    line0511.png    line0639.png

是的，640条垂直线。检查一个的大小...

identify line0639.png 
line0639.png PNG 1x480 1x480+0+0 8-bit sRGB 1.33KB 0.000u 0:00.000

是的，它是1像素宽，480像素高。

现在获得所有线条的平均亮度并按亮度排序：

for f in line*; do m=$(convert -format "%[fx:mean]" $f info:);echo $m:$f ;done | sort -g

<强>输出

0.5151:line0103.png
0.521621:line0104.png
0.527829:line0360.png
0.54699:line0356.png
0.567822:line0355.png
0.752827:line0358.png  <--- highest brightness
0.76616:line0357.png   <--- highest brightness

第357和358栏似乎很容易识别出你的答案。