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そこで、ハフ サークルを使用してヨガ ボールを認識することに取り組んできました。現在、グレースケールに変換すると、すぐに機能します。残念ながら、これらの色付きのボールが複数あり、青色のみを検出したかったため、より複雑な手順を実行する必要がありました。

フィルタリングされていないボール:

ろ過されていないボール

ろ過されたボール:

ろ過されたボール

私のアルゴリズムのステップ:

  1. BGRからHSVに変換
  2. 画像をぼかす
  3. 選択した値のみのHSVをフィルタリングします（私の場合、照明のために濃い青から薄い青まで）
  4. 画像を反転
  5. モルフォロジーを使用して、照らされた部分を塗りつぶします
  6. 再びぼかす
  7. ぼかしをフィルタリングして、認識できないぼやけたグレースケールではなく、しっかりした形にします
  8. ハフサークルで検出します。MAT はまだグレースケールであるため、問題はありません。

コード：

#include <iostream>
#include <string>
#include <iomanip>
#include <sstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char *argv[])
{
    // Morphology stuff
    Mat element5(30, 30, CV_8U, Scalar(1));
    int morph_elem = 1; // 2
    int morph_size = 33;// 30
    int morph_operator = 2; // 2
    Mat element = getStructuringElement(morph_elem, Size(2 * morph_size + 1, 2 * morph_size + 1), Point(morph_size, morph_size));
    int const max_operator = 4;
    int const max_elem = 2;
    int const max_kernel_size = 21;
    Mat kernel;
    // Display Windows Name
    namedWindow("Testing Purposes", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    Mat src; // loaded image
    Mat hsv; // changed src into HSV
    Mat Filtered; // filtered w/ inRange for blue ball
    Mat Gray; // gray filter for src
    Mat dst; // destination for canny edge
    Mat detected_edges; // matrix of edges w/ canny
    // thresholds for canny
    int edgeThresh = 45;
    int lowThreshold;
    int const max_lowThreshold = 100;
    src = imread(argv[1]);
    cvtColor(src, Gray, CV_BGR2GRAY);
    cvtColor(src, hsv, CV_BGR2HSV);
    /*
    // CannyEdge Testing
    blur(Gray, detected_edges, Size(3, 3)); // blur the grayimage
    Canny(detected_edges, detected_edges, lowThreshold, lowThreshold * ratio, kernel_size);
    dst = Scalar::all(0);
    src.copyTo( dst, detected_edges);
    imshow(window_name,dst);
    */
    // hsv blur and then thresholds
    blur(hsv,hsv,Size(4, 4), Point(-1, -1));
    inRange(hsv, Scalar(100, 100, 0), Scalar(200, 200, 255), Filtered); //filtering after blur
    vector<Vec3f> circles; //vector for holding info on circles
    // houghcircles - attempts to detect circles in the Filtered image we passed it

    // morphology defintion for Kernel
    bitwise_not(Filtered, Filtered);
    // imwrite("/home/bjacobs/Desktop/Testing.jpg", Filtered);
    imwrite("/home/bjacobs/Desktop/Testingg.jpg", Filtered);
    morphologyEx(Filtered, dst, MORPH_OPEN, element);
    blur(dst, dst, Size(20, 20), Point(-1, -1));
    Mat baw = dst > 128;
    HoughCircles(baw ,circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, baw.rows/8,200,100,0,0);
    imwrite("/home/bjacobs/Desktop/Testing.jpg", baw);

    // Draw the circles detected onto the SRC file
    for(size_t i = 0; i < circles.size(); i++)
    {
        Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][3]));
        int radius = cvRound(circles[i][2]);
        // circle center
        circle(src, center, 3, Scalar(0, 255, 0), -1, 8, 0);
        // circle outline
        circle(src, center, radius, Scalar(0, 0, 255), 3, 8, 0);
    }
    imwrite("/home/bjacobs/Desktop/Test.jpg", hsv);
    imshow("Testing Purposes", src);
    waitKey(0);
}

この件については、オンラインで可能な限り多くのことを既に読んでいますが、これまでのところ何も役に立ちませんでした. ずさんなコメントを許してください。Canny Edge 検出の使用にはいくつかの失敗したアルゴリズムが含まれているため、あまり気にしないでください。この検出の問題の解決策を知っている人はいますか?

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1 に答える 1

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houghcircle を使用する代わりに、次のことができます。

  1. 青色をセグメント化します。

  2. 等高線 (最大) を見つけます。

  3. 輪郭を囲む最小円。

于 2014-02-09T11:04:03.573 に答える