画像内の床を検出する方法に取り組んでいます。画像を色の領域に縮小し、最大の領域が床であると想定することで、これを達成しようとしています。(ロボットが動作する環境についてかなり広範な仮定を立てることができます)
私が探しているのは、この問題に適したアルゴリズムに関するいくつかの推奨事項です。どんな助けでも大歓迎です。
編集: 具体的には、1 つの領域を確実に抽出できる画像セグメンテーション アルゴリズムを探しています。私が試したこと（主にPyrSegmentation）はすべて、画像をN色に減らすことで機能するようです。これにより、カメラが空の領域を見ているときに誤検知が発生します。
床の検出が主な目的なので、色で分割する代わりに、テクスチャで分割してみてください。
固有変換の論文では、画像/ビデオ フレームのグレースケール ウィンドウでの固有値の平均を使用して、テクスチャの「粗さ」の単一値記述子が記述されています。ページで。論文の78では、固有変換出力画像に平均シフトセグメンテーションを適用し、効果的に異なるテクスチャに分離しています。
画像はビデオ フィードからのものであるため、照明にはさまざまなバリエーションが存在する可能性があるため、カラー セグメンテーションによっていくつかの問題が生じる可能性があります (上記のように HSV やその他のカラー スペースを使用している場合を除く)。固有値の計算は、関数を使用した OpenCV で非常に簡単かつ高速cvSVD()です。