Question

我正在尝试编写桌面应用程序来计算拍摄目标范围纸张的分数经过研究，发现一些文章可以提供帮助，但仍然存在如何使用openCv或emguCv的问题，我擅长C＃，但C ++需要时间来学习它。
另一个问题是，检测射击目标中重叠弹孔的最佳方法是什么？喜欢这个图像
图像在上面。在环7和8中有两个重叠的弹孔。在这种情况下，通过简单地进行侵蚀就可以很容易地解决它。

然而，在圆圈几乎完全重叠的情况下，我不知道如何识别它们。

有些链接可以提供帮助：

Answer 1

您可以按照以下步骤隔离重叠的项目符号：

将子弹与图像的其余部分隔离
在子弹上施加开口（侵蚀然后扩张）
计算每个白色像素与最近的黑色像素的距离
应用阈值

C ++代码：

cv::Mat preprocess(const cv::Mat image) {
    display(image, "Original");

    // Color thresholds
    cv::Scalar minColor(141, 0, 0);
    cv::Scalar maxColor(255, 255, 124);
    cv::Mat filtered;

    // Isolate the interesting range of colors
    cv::inRange(image, minColor, maxColor, filtered);
    filtered.convertTo(filtered, CV_8U);

    // Apply opening (erode then dilate)
    cv::Mat opening;
    cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));
    cv::morphologyEx(filtered, opening, cv::MORPH_OPEN, kernel, cv::Point(-1,-1), 2);

    // Compute the distance to the closest zero pixel (euclidian)
    cv::Mat distance;
    cv::distanceTransform(opening, distance, CV_DIST_L2, 5);
    cv::normalize(distance, distance, 0, 1.0, cv::NORM_MINMAX);

    display(distance, "Distance");

    // Thresholding using the longest distance
    double min, max;
    cv::minMaxLoc(distance, &min, &max);
    cv::Mat thresholded;
    cv::threshold(distance, thresholded, 0.7 * max, 255, CV_THRESH_BINARY);
    thresholded.convertTo(thresholded, CV_8U);

    // Find connected components
    cv::Mat labels;
    int nbLabels = cv::connectedComponents(thresholded, labels);

    // Assign a random color to each label
    vector<int> colors(nbLabels, 0);
    for (int label = 1; label < nbLabels; ++label) {
        colors[label] = rand() & 255;
    }
    cv::Mat result(distance.size(), CV_8U);
    for (int r = 0; r < result.rows; ++r) {
        for (int c = 0; c < result.cols; ++c) {
            int label = labels.at<int>(r, c);

            result.at<uchar>(r, c) = colors[label];
        }
    }

    display(result, "Labels");

    return result;
}

Answer 2

您可以通过两种方式完成任务。

更简单的方法是减去图像。拍摄理想的目标图像，并在每次拍摄后用目标图像减去，或者在完成整个拍摄后最后减去目标图像。
另一种方法是分开颜色。如果子弹的颜色是蓝色，那么你可以在我们的范围功能中过滤掉颜色。您甚至可以创建一个包含不同颜色项目符号的库，以便用户可以从该选项中选择它。我最近在C＃中做过类似的项目。有关详细信息，请联系我的电子邮件。（rajkumarm704@gmail.com）

扫描拍摄目标纸以获得分数

2 个答案: