我的图像处理项目研究领域是什么？

Question

对于我的最后一年项目，我正在做一个车辆细节修改系统。系统应该能够执行以下任务。我正在使用从固定距离拍摄的车辆的尺寸图像，比如5米。存储不同的颜色和边缘图像我是我的应用程序，这是基本的想法。

1. 检测轮胎和车辆的合金轮辋
2. 检测并测量安装轮辋的轮辋尺寸
3. 将新的合金轮辋应用于车辆（嵌入或将合金轮辋置于原始图像的顶部尚未确定）
4. 改变车身颜色
5. 将色彩应用于车窗

测量轮尺寸



改装合金车轮改变了图像



那么这个项目的研究领域是什么？我应该注意什么？你能帮帮我吗？

我知道我需要使用摄影测量技术来测量车轮。

Answer 1

我认为任务1-3对于最后一年的项目来说可能已经足够了！让相机保持固定距离不会让你确定（我不相信）图像中物体的大小，除非你也知道有关相机内部参数的某些信息（焦距等）没有这些信息您将无法将像素长度转换为可靠的实际测量值。话虽这么说，你可以进行一些测试，只要你在测试之间保持相机到轮辋的距离完全相同，并确保相机与车辆正方形，你就可以在那里。

我想说检测轮辋会是一个挑战，因为轮辋款式都会有所不同。您可以利用颜色通常不存在的事实（查找饱和度非常低的像素）。但是，如果汽车是白色，黑色，灰色等，那将包括车身中的像素。然后，您可能需要利用轮辋内的边缘内容来为您提供有关其范围所在位置的线索。最后，您可以使用广义霍夫变换来尝试查找“圆形”对象。结合这三组数据可以为您提供关于轮辋位置的合适线索。一旦你知道原始轮辋的边界，假设你对上述相机参数有一定的了解，那么获得它的物理尺寸并应用新的合金轮辋图像是相当简单的。

如果您只需要找到车身，我只需在图像中寻找相同颜色的大区域。尝试建立一个颜色模型，以选择车辆必须是什么颜色。如果车辆的某些部分处于阴影或强光下并且知道如何自动将这些像素连接到车身模型中，那么你就会遇到一些问题。

一旦你有了整个车辆的颜色模型，你就可以通过找到完全在车身内的自包含的颜色块（或非颜色，视情况而定）来确定窗口。 / p>

这些只是一些想法。您已经获得了所需的关键字（用于车身确定的图像分割，可能用于边缘检测的边缘检测，摄影测量和相机校准以便能够进行实际测量等）。我认为您应该明确地解决问题因为你提到的每个组件本身都很难！

祝你好运。

Answer 2

如果你的检测车距离摄像机的距离为x米，那么a＆lt; x＆lt; b a，b是已知的，并且是b -a足够小，您可以执行以下操作 从（b + a）/ 2米的具有1米高度的一些矩形物体拍摄照片并计算物体边缘的像素（= p像素）。你可以随时假设汽车与相机的距离为（b + a）/ 2。然后，如果你找到轮辋（你有很多想法从aardvarkk收到）和它们的直径像素（= dp）你可以通过将轮辋直径除以p，dm = dp来找出以米为单位的轮辋直径（= dm） / p。我认为这个准确性足以满足最后一年的项目