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OpenCV を使用してオブジェクト検出器 (この場合はボール) をコーディングする必要があります。問題は、Google で検索するたびに、FACE DETECTION を含む何かが返されることです。だから私はどこから始めるべきか、何を使うべきかなどについて助けが必要です..

いくつかの情報:

  • ボールの色は決まっていません。おそらく白ですが、変わる可能性があります。
  • 私は機械学習を使用する必要があります。複雑で信頼できるものである必要はありません。提案は KNN です (これははるかに単純で簡単です)。
  • すべての検索の結果、サンプルのボールのみの画像のヒストグラムを計算し、それを ML に教えることが役立つことがわかりましたが、ここでの主な関心事は、ボールのサイズが変化する可能性があり、変化することです (カメラに近づいたり遠ざかったりします)。私のために分類するために ML に何を渡せばよいかわかりません。つまり、画像のすべてのピクセルをすべての可能なサイズ (たとえば、5x5 から WxH まで) でテストすることはできません (またはできますか?)。 ) そして、肯定的な結果が得られることを願っています。
  • 人、ボールの後ろの布など、不均一な背景が存在する可能性があります.
  • 私が言ったように、私は ML アルゴリズムを使用する必要があります。つまり、ハールまたはビオラのアルゴリズムはありません。

  • また、輪郭を使用してキャニー画像の円を見つけることを考えました。輪郭をデータの行に変換して KNN を教える方法を見つける必要があります。

    だから...提案？

    前もって感謝します。;)

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まあ、基本的には円を検出する必要があります。見たことがありますcvHoughCircles()か？使用してもよろしいですか？

このページには、 OpenCV を使用して検出する方法に関する優れた情報があります。セクション 2.5にもっと興味があるかもしれません。

これは、この写真でコインを検出するために書いた小さなデモです。コードの一部を活用していただければ幸いです。

入力: 入力画像

出力: 出力opencv img

// compiled with: g++ circles.cpp -o circles `pkg-config --cflags --libs opencv`
#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <math.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    IplImage* img = NULL;

    if ((img = cvLoadImage(argv[1]))== 0)
    {
        printf("cvLoadImage failed\n");
    }

    IplImage* gray = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 1);
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);

    cvCvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);

    // This is done so as to prevent a lot of false circles from being detected
    cvSmooth(gray, gray, CV_GAUSSIAN, 7, 7);

    IplImage* canny = cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
    IplImage* rgbcanny = cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,3);
    cvCanny(gray, canny, 50, 100, 3);

    CvSeq* circles = cvHoughCircles(gray, storage, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, gray->height/3, 250, 100);
    cvCvtColor(canny, rgbcanny, CV_GRAY2BGR);

    for (size_t i = 0; i < circles->total; i++)
    {
         // round the floats to an int
         float* p = (float*)cvGetSeqElem(circles, i);
         cv::Point center(cvRound(p[0]), cvRound(p[1]));
         int radius = cvRound(p[2]);

         // draw the circle center
         cvCircle(rgbcanny, center, 3, CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0 );

         // draw the circle outline
         cvCircle(rgbcanny, center, radius+1, CV_RGB(0,0,255), 2, 8, 0 );

         printf("x: %d y: %d r: %d\n",center.x,center.y, radius);
    }


    cvNamedWindow("circles", 1);
    cvShowImage("circles", rgbcanny);

    cvSaveImage("out.png", rgbcanny);
    cvWaitKey(0);

    return 0;
}

円の検出は、 のパラメータに大きく依存しますcvHoughCircles()。このデモでは Canny も使用していることに注意してください。

于 2011-06-20T19:28:17.453 に答える