如何检测简单但半透明的形状的存在？

Question

我对OpenCV和整个CV还是很陌生。我正在尝试创建一个状态检测器，该检测器可以让我在特定游戏中从屏幕上提取信息。该功能的预处理几乎已经完成，但是到目前为止，我一直使用颜色作为提取有用信息的主要方法。我希望捕获屏幕上是否存在此红色盾牌形状： （）

防护罩的形状总是这样，但是是半透明的，因此不能进行颜色测试。

经过大量的搜索和学习，我还没有尝试过解决方案，对于这个问题，我不确定从哪里开始。

我有一张图片processedImage，并且想提取一个简单的布尔值来描述此形状是否存在。

任何帮助将不胜感激。

谢谢。

Answer 1

我认为最好的解决方案是检测屏蔽图像的边缘。您可以通过以下一些图像处理技术来做到这一点：

https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_table_of_contents_imgproc/py_table_of_contents_imgproc.html#py-table-of-content-imgproc

也许是这样的：

edges = cv2.Canny(img,100,200) #img is your image

将为您工作，但是如果使用彩色图像不起作用，则可以尝试先使用以下方法转换为灰度：

grey = cv2.cvtColor(screen, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #screen is your image

然后执行边缘检测算法。 显然，一旦找到形状，就必须对其进行定义（可能需要通过调整Canny参数或执行其他技术（例如HoughLines）），但是首先考虑一下诸如此类的东西

1. 防护罩是否始终在屏幕的同一区域？
2. 大小总是一样吗？
3. 您还能想到其他定义性特征吗？

然后围绕这些假设制定算法！我认为您可能想定义一个函数并使其具有return True或return False，然后可以调用此函数以“获取图像是否存在的布尔值” 因为您没有在问一个明确的问题，我认为这个答案就足够了，但是如果需要详细说明，请随时发表评论！否则，如果这回答了您的问题，则可以单击帖子旁边的复选标记来接受它：）

Answer 2

由于您知道屏蔽层始终是红色的，因此将图像转换为HSV并使用色相通道对图像进行阈值/滞后处理并获得红色区域

img = cv2.imread(img_path)

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

m = cv2.split(hsv)
plt.imshow(m[1])

在此处绘制饱和度通道仅出于可视化目的。一旦获得此信息，也许可以使用某种template matching algorithm来获取位置。