私のアプリケーションは、コインを検出することです。私はそのほとんどを OpenCv を使用して行いました。CannyDetection と houghTransform を使用して画像の円を検出しています。
しかし、コインの正しい円を取得していません。thresoldValues が cannyEdgeDetector に渡されることに問題があると思います。コインの円を検出するためのしきい値を選択する方法を教えてください。
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残念ながら、そのための魔法の数はありません。円の検出は、 に渡すパラメーターに大きく依存しcvHoughCircles()、カメラの近さに応じて変化するコインのサイズに敏感です。
たとえば、この回答を確認してください: OpenCV と機械学習を使用した単純なオブジェクト検出
その例は、その特定のサイズのコインに対して驚異的に機能します。しかし、それがカメラでキャプチャされていて移動すると、コインのサイズが変化し、アプリケーションはそのような正確な結果を提供できなくなります。
私が言いたいのは、このアプローチが機能するには、カメラとコインの間の距離を固定して作業する必要があるということです。自分に合った適切な距離を見つけて、満足するまで関数のパラメーターを微調整します。
于 2011-06-20T20:30:45.433 に答える