使用OpenCV进行图像检测

时间:2017-06-01 09:54:48

标签: python opencv image-processing computer-vision

假设我想检测图像中是否有果酱罐。例如。在下表中,我在桌子上还有一个果酱罐。代码将检测图像有果酱罐。如果图像中没有卡纸,代码将突出显示,没有图像。

我想在python中使用openCV创建一个代码来检测图像。

我发现“模板匹配”是一种方法。我正在使用的代码如下:

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('flower.jpg',0)
img2 = img.copy()
template = cv2.imread('jam_image.jpg',0)
w, h = template.shape[::-1]
# All the 6 methods for comparison in a list
methods = ['cv2.TM_CCOEFF', 'cv2.TM_CCOEFF_NORMED', 'cv2.TM_CCORR',
            'cv2.TM_CCORR_NORMED', 'cv2.TM_SQDIFF', 'cv2.TM_SQDIFF_NORMED']
for meth in methods:
    img = img2.copy()
    method = eval(meth)
    # Apply template Matching
    res = cv2.matchTemplate(img,template,method)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
    # If the method is TM_SQDIFF or TM_SQDIFF_NORMED, take minimum
    if method in [cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]:
        top_left = min_loc
    else:
        top_left = max_loc
    bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)
    cv2.rectangle(img,top_left, bottom_right, 255, 2)
    plt.subplot(121),plt.imshow(res,cmap = 'gray')
    plt.title('Matching Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(122),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
    plt.title('Detected Point'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.suptitle(meth)
    plt.show()

这种方法存在两个问题:

1)它没有正确检测实际对象。 2)我希望代码告诉我哪些图像不匹配。

请查看我在下面使用的图片。

有人可以帮忙吗?任何编码示例参考都可以。

谢谢!

enter image description here

enter image description here

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

也许您可以尝试使用Google Vision API来识别问题部分:https://cloud.google.com/vision/

答案 1 :(得分:0)

使用机器学习检测图像中的卡纸罐。首先使用正面和负面训练示例训练您的系统,然后使用该训练模型预测图像是否包含果酱罐。

您可以使用CNN,SVM来实现此目的。 见链接:
http://www.pyimagesearch.com/2015/11/09/pedestrian-detection-opencv/
HOG training and detection in Python using OpenCV
http://docs.opencv.org/2.4/modules/gpu/doc/object_detection.html