在图像中查找图像（对象检测）

 

我确实有不同的图像，这些图像在“真实”图像周围都有某种边界。 我想实现的是找到“真实”的图像（像素大小和位置）。

真正的图像显示与鲨鱼的水

对我来说，挑战在于边框不总是黑色的（可以是任何种类的黑色或灰色，有很多噪音），“真实”的图像（在这个例子中有鲨鱼的水）可以有颜色，饱和度， ...

现在通常我知道Canny，Blob检测，hough线等算法，但我刚开始使用它们。 到目前为止，我设法找到了特定图像的边框，但只要我尝试将相同的算法和参数应用于下一张图像，它就不起作用。 我目前的方法看起来像这样（伪代码）：

  • 转换为灰色CvInvoke.CvtColor(_processedImage, tempMat, CvEnum.ColorConversion.Rgb2Gray)
  • 使用CvInvoke.PyrDown(srcImage, targetImage)和CvInvoke.PyrUp(srcImage, targetImage)缩减采样
  • 模糊图像与CvInvoke.GaussianBlur(_processedImage, bluredImage, New Drawing.Size(5, 5), 0)
  • 用CvInvoke.Threshold(_processedImage, blackWhiteImage, _parameters.BinarizeThreshold, 255, CvEnum.ThresholdType.Binary)
  • 用CvInvoke.Canny(_processedImage, imgEdges, 60, 100)检测边缘CvInvoke.Canny(_processedImage, imgEdges, 60, 100)
  • 用`CvInvoke.FindContours（_processedImage，contour，Nothing，CvEnum.RetrType.External，CvEnum.ChainApproxMethod.ChainApproxSimple）查找轮廓。
  • 假设最大的轮廓是真实的图像

    • 我已经尝试了不同的方法，例如：

  • 阈值饱和通道和边界框
  • 阈值，canny边缘和发现轮廓

    • 任何暗示，特别是如何找到合适的参数（适用于所有图像）的算法，如（自适应）阈值和canny以及改进处理流水线的想法都将受到高度赞赏。

    您可以尝试从该图像中减去黑色图像，并且您将获得内部图像，方法如下：使用图像相减来比较C＃中的图像，

    如果边界是统一的，这将很容易。 使用cv::reduce查找每行和每列的MIN和MAX; 然后计算MIN和MAX与附近角落中的像素值相等（或非常接近）的顶部，左侧，底部，右侧行/列。 为了理智，也许检查边框颜色是相同的四面八方。

    在您的示例中，边框包含微弱的红色内容，但行/列方法可能仍然是简化问题的有用方法。 也许，正如Nofar所说，与你认为的背景颜色有着绝对的区别; 将它平方，转换为灰色，然后减少为行和列的总和。 你仍然需要找到边缘，但是将数据从两个维度减少到了一个。

    如果存在大的边界和大量的噪声，则可能会迭代：在第二遍中，从列的统计数据中排除您认为构成边界的行（反之亦然）。

    编辑：上面只适用于一个直立的矩形！ 如果它可以旋转，那么行/列投影方法将不起作用。 在这种情况下，我可能会像上面那样求平方和差（不要从转换为灰色开始，因为它可能会丢弃信息），然后是模糊或某种形态，边缘检测然后进行某种Hough变换以找到直线边缘。

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