私の最終年度のプロジェクトでは、車両の詳細変更システムを行っています。システムは、次のタスクを実行できる必要があります。一定の距離、たとえば 5m から撮影した車両のサイズ画像を使用しています。さまざまな色とリムの画像が保存されています。これが私のアプリケーションです。これが基本的な考え方です。
ホイールサイズの測定
モディファイドアロイホイール変更イメージ
では、このプロジェクトの私の研究分野は何でしょうか? 何を知っておくべきですか？皆さん、私を助けてもらえますか?
ホイールの測定には写真測量技術を使用する必要があることはわかっています。
タスク1〜3は、最終年度のプロジェクトには十分すぎると思います。カメラを一定の距離に置いても、カメラの内部パラメータ（焦点距離など）に関する情報がない限り、画像内のオブジェクトのサイズを判断することはできません（私は信じていません）。ピクセル長を信頼できる実際の測定値に変換することはできません。そうは言っても、いくつかのテストを実行するだけで、カメラからリムまでの距離をテスト間でまったく同じに保ち、カメラが車両に対して直角であることを確認すれば、問題はないかもしれません。
リムのスタイルはすべて異なるため、リムの検出は難しいと思います。通常、色が存在しないという事実を利用できます（彩度が非常に少ないピクセルを探します）。ただし、車が白、黒、灰色などの場合は、車体のピクセルが含まれます。次に、リム内のエッジコンテンツを利用して、それらの範囲がどこにあるかを知る必要があります。最後に、一般化されたハフ変換を使用して、「円形」オブジェクトの検索を試みることができます。これらの3つのデータセットを組み合わせると、リムがどこにあるかについて適切な手がかりが得られる場合があります。元のリムの境界がわかれば、その物理的なサイズを取得して新しい合金リムの画像を適用することは、上記のようにカメラのパラメータについてある程度の知識があることを前提とすると、かなり簡単です。
単に車体を探す必要がある場合は、画像内で同じ色の広い領域を探すだけです。車両がどのような色でなければならないかを選択するために、カラーモデルを構築してみてください。次に、車両の一部が影や強い光の中にあり、それらのピクセルを車体モデルに自動的に接続する方法を知っている場合、問題が発生します。
車両全体のカラーモデルができたら、完全に車体内にある自己完結型の色のブロック（場合によっては非色）を見つけることでウィンドウを特定できる場合があります。
これらはほんの一部のアイデアです。必要なキーワードはすでに用意されています（車体決定のための画像セグメンテーション、リム検出のためのエッジ検出、写真測量、実際の測定を可能にするカメラキャリブレーションなど）。あなたが言及した各コンポーネントはそれ自体でかなり難しいので、ピース！
幸運を。
検出した車がカメラから x メートルの距離にあり、a < x < ba,b が既知であり、b -a が十分に小さい場合、次のように実行できます。高さ 1 メートルの長方形のオブジェクトで、イメージ内のオブジェクトのエッジのピクセルをカウントします (= p ピクセル)。車はカメラから (b + a) / 2 の距離にあると常に想定できます。次に、リム (aardvarkk から多くのアイデアを受け取ります) とそれらのピクセル単位の直径 ( = dp) が見つかった場合、リムの直径 (ピクセル単位) を p , dm = dp で割ることにより、メートル単位のリム直径 ( = dm) を見つけることができます。 /p。最終年度のプロジェクトとしてはこの精度で十分だと思います