Question

我正在制作一个小项目，我必须检测从给定纸张目标图像得分。类似于iPhone的TargetScan应用程序。

我使用openCV处理图像，基本上我有两个部分，一个是检测目标中的圆圈（使用霍夫圆变换效果很好），第二部分是检测镜头。我需要一些想法如何从给定图像中检测这些镜头。以下是圆形检测ON的示例图像（检测到圆圈的绿线和中心的红点）。 openCV的哪些算法可用于检测那些枝条？ enter image description here

这是另一个示例图像 enter image description here

Answer 1

<强> ALGO：

创建/清除图片掩码
将图像二值化（按某些强度阈值设置为黑白）
处理所有像素
计算x,y方向上相同颜色的像素数

称之为wx,wy
检测圈子，镜头和中段

圈子很薄，因此wx或wy应该小于精简阈值，而另一个应该更大。镜头很大，因此展位wx和wy必须在镜头直径范围内。中段为黑色且展位wx,wy高于所有阈值（您可以在此处计算平均点数）。将此信息存储到面具
使用遮罩信息重新着色图像
从找到的点计算中心和圆的半径

center是中段区域的平均点，现在处理所有绿点并计算半径。对所有找到的半径进行直方图，并按计数降序对其进行排序。如果不忽略这些点，则计数应与2*PI*r一致。
将镜头像素组合在一起

因此，对每次击打进行分段或填充填充以避免多次计算单次射击

我编写＃1 ..＃6以获得C ++的乐趣，这里是代码：

    picture pic0,pic1,pic2;
        // pic0 - source
        // pic1 - output
        // pic2 - mask
    int x,y,i,n,wx,wy;
    int r0=3;           // thin curve wide treshod [pixels]
    int r1a=15;         // shot diameter min treshod [pixels]
    int r1b=30;         // shot diameter max treshod [pixels]
    int x0,y0;          // avg point == center
    // init output as source image but in grayscale intensity only
    pic1=pic0;
    pic1.rgb2i();
    // init mask (size of source image)
    pic2.resize(pic0.xs,pic0.ys);
    pic2.clear(0);
    // binarize image and convert back to RGB
    for (y=r0;y<pic1.ys-r0-1;y++)
     for (x=r0;x<pic1.xs-r0-1;x++)
      if (pic1.p[y][x].dd<=500) // Black/White treshold <0,765>
           pic1.p[y][x].dd=0x00000000; // Black in RGB
      else pic1.p[y][x].dd=0x00FFFFFF; // White in RGB
    // process pixels
    x0=0; y0=0; n=0;
    for (y=r1b;y<pic1.ys-r1b-1;y++)
     for (x=r1b;x<pic1.xs-r1b-1;x++)
        {
        wy=1;   // count the same color pixels in column
        for (i=1;i<=r1b;i++) if (pic1.p[y-i][x].dd==pic1.p[y][x].dd) wy++; else break;
        for (i=1;i<=r1b;i++) if (pic1.p[y+i][x].dd==pic1.p[y][x].dd) wy++; else break;
        wx=1;   // count the same color pixels in line
        for (i=1;i<=r1b;i++) if (pic1.p[y][x-i].dd==pic1.p[y][x].dd) wx++; else break;
        for (i=1;i<=r1b;i++) if (pic1.p[y][x+i].dd==pic1.p[y][x].dd) wx++; else break;
        if ((wx<r0)||(wy<r0))       // if thin
         if ((wx>=r0)||(wy>=r0))    // but still line
            {
            pic2.p[y][x].dd=1;      // thin line
            }
        if (pic1.p[y][x].dd==0)     // black
         if ((wx>=r0)&&(wy>=r0))    // and thick in both axises
            {
            pic2.p[y][x].dd=2;      // middle section
            x0+=x; y0+=y; n++;
            }
        if (pic1.p[y][x].dd)        // white (background color)
        if ((wx>r1a)&&(wy>r1a))     // size in range of shot
         if ((wx<r1b)&&(wy<r1b))
            {
            pic2.p[y][x].dd=3;      // shot
            }
        }
     if (n) { x0/=n; y0/=n; }

    // add mask data (recolor) to output image
//  if (0)
    for (y=0;y<pic1.ys;y++)
     for (x=0;x<pic1.xs;x++)
        {
        if (pic2.p[y][x].dd==1) pic1.p[y][x].dd=0x0000FF00; // green thin line
        if (pic2.p[y][x].dd==2) pic1.p[y][x].dd=0x000000FF; // blue midle section
        if (pic2.p[y][x].dd==3) pic1.p[y][x].dd=0x00FF0000; // red shots
        }

    // Center cross
    i=25;
    pic1.bmp->Canvas->Pen->Color=0x0000FF;
    pic1.bmp->Canvas->MoveTo(x0-i,y0);
    pic1.bmp->Canvas->LineTo(x0+i,y0);
    pic1.bmp->Canvas->MoveTo(x0,y0-i);
    pic1.bmp->Canvas->LineTo(x0,y0+i);

我将自己的图片类用于图片，因此有些成员是：

xs,ys图片大小（以像素为单位）
p[y][x].dd是(x,y)位置的像素，为32位整数类型
clear(color) - 清除整个图像
resize(xs,ys) - 将图片大小调整为新分辨率

这是重新着色的结果

example

绿色 - 细圆圈
蓝色中段
红十字（圆心）
red - shots

你可以看到它需要从子弹＃7，＃8进一步处理，而且你的图像在中段之外没有镜头，所以可能需要在中段以外进行镜头检测的一些调整

[edit1]半径

// create & clear radius histogram
n=xs; if (n<ys) n=ys;
int *hist=new int[n];
for (i=0;i<n;i++) hist[i]=0;
// compute histogram
for (y=0;y<pic2.ys;y++)
 for (x=0;x<pic2.xs;x++)
  if (pic2.p[y][x].dd==1)   // thin pixels
    {
    i=sqrt(((x-x0)*(x-x0))+((y-y0)*(y-y0)));
    hist[i]++;
    }
// merge neigbour radiuses
for (i=0;i<n;i++)
 if (hist[i])
    {
    for (x=i;x<n;x++) if (!hist[x]) break;
    for (wx=0,y=i;y<x;y++) { wx+=hist[y]; hist[y]=0; }
    hist[(i+x-1)>>1]=wx; i=x-1;
    }
// draw the valid circles
pic1.bmp->Canvas->Pen->Color=0xFF00FF;  // magenta
pic1.bmp->Canvas->Pen->Width=r0;
pic1.bmp->Canvas->Brush->Style=bsClear;
for (i=0;i<n;i++)
 if (hist[i])
    {
    float a=float(hist[i])/(2.0*M_PI*float(i));
    if ((a>=0.3)&&(a<=2.1))
     pic1.bmp->Canvas->Ellipse(x0-i,y0-i,x0+i,y0+i);
    }
pic1.bmp->Canvas->Brush->Style=bsSolid;
pic1.bmp->Canvas->Pen->Width=1;
delete[] hist;

radius circles

检测到的圆圈是洋红色......我觉得很好。中段拧了一下。您可以计算平均半径步长并插入缺失的圆圈......

从纸张目标中检测圆圈和镜头

1 个答案: