問題タブ [canny-operator]

下の画像ですべてのポリゴン（塗りつぶされたものを含む）を見つけようとしています。現在、これを達成するためにハフ変換を使用しようとしていますが、画像内のすべての線が検出されません。さらに、行の幅が広いため、各行を 2 回カウントします。ハフ変換のパフォーマンスを向上させるために画像にいくつかのフィルターを適用する方法はありますか、それとも欠けているポリゴンを見つけるためのまったく別の方法はありますか? ありがとう！

ここに私が処理している写真があります、

私のコードは以下の通りです。

上の画像は私の出力です

以下に書かれているように、私はopencvエッジデクションC ++コードを使用しています

上記のスクリーンショットに従って正確なエッジを見つける方法。

私はopencvの初心者です。誰かが私を案内してくれます。応答に感謝します。

出力画像 必要な出力

私は、他の誰かの次のコードの実行時間を改善する「名誉」を持っています。(これはキャニー アルゴリズムからの非最大抑制です。) 最初に考えたのは、SSE 固有のコードを使用することでした。私はこの分野では非常に新しいので、私の質問は次のとおりです。

これを行う機会はありますか？もしそうなら、誰かが私にいくつかのヒントを与えることができますか?

私はOpenCVを初めて使用し、現在の時点からどのように進めるかについての一般的なガイダンスを探しています。

ビデオゲームのキャラクターが持っている武器の種類を教えてくれるプログラムを作ろうとしています。武器はインベントリで検査して標準化された視点を作成でき、色は重要な差別化要因です. どの色の範囲がどの武器に対応しているか、どの形状がどの武器の種類に対応しているかを知っています。

これまでの私のアプローチは次のとおりです。

cvtColor RGB から GRAY は、次の引数 [java] でキャニー エッジ検出を使用します。

ブルート フォース アプローチを使用し、すべてのピクセルを単純に反復して、画像全体の RGB ピクセル カラーを取得します。

私の目標は、どうにかして武器自体のアウトラインを取得し、そのアウトライン内の色を検索して、単純なアプローチを使用しながら時間を節約することでした。この分析を有効にするには、色の正確な比率を知る必要があるため、特定の RGB 範囲のピクセル数をすばやく見つけられるように、ある種のデータ構造 (ハッシュ マップ?) を実装することを考えていました。

続行するための最良の方法について誰かが私にいくつかのガイダンスを与えることができますか? 私には、ここからどのように進めるかを決定する経験がありません。私の目標を達成するための最良の方法は何ですか?

ありがとう！

この画像でキャニーエッジ検出器を実行しようとしています:

このコードで：

しかし、私はただ黒いイメージを取り戻しています。私が間違っている可能性のあるアイデアはありますか？1 と 3 のシグマを試しました。

画像の等高線を検出するプロジェクトがあり ますが、キャニー エッジ検出アルゴリズムを使用してコードを実行すると、画像の 1 本の線が 2 本の線に変換されます。これは、前後の線のグレー値が 2 倍変化するためです。それ 。

これを解決する方法がわかりません、助けてください。

Python を使用して画像のエッジの平均長を計算しようとしています。次のように、opencv Canny 検出を使用してエッジの数を計算できます。

エッジの長さを計算する方法にこだわっています。matlabでは、edge()関数を使用してエッジ画像を取得しsum(sum(edgeimage))、私の研究に従って画像の長さを与えることができました。

よろしくお願いします。