使用OpenCV检测写在白板上的符号

2018-06-21 18:04:38

我正在尝试使用黑/蓝/红/绿标记来检测写在白板上的图形。形状可以是圆形，长方形或三角形。该图片可以在这篇文章的底部找到。

我使用OpenCV作为图像识别的框架。

我的第一个任务是研究和列出可用于检测的不同策略。到目前为止，我发现了以下内容：

1）灰度，模糊，Canny边缘，轮廓检测，然后通过一些逻辑来确定检测到的轮廓是否是形状？

2）形状不同的哈尔训练

3）SVM分类

4）灰度，模糊，Canny边缘，Hough变换和某种颜色分割？

有没有其他的策略我错过了？任何新的文章或测试方法？你会怎么做？

其中一张测试图片：https：//drive.google.com/file/d/0B6Fm7aj1SzBlZWJFZm04czlmWWc/view？usp =分享

更新：第一个策略似乎运作最好，但远非完美。盒子未关闭或白板噪音很大时会出现问题。哈尔训练似乎不是很有效，因为简单的形状可以在没有很多特定功能的情况下进行检测。我还没有尝试CNN，但它似乎最适合于图像分类，而不是在较大的图像中检测形状（但我不确定）

我认为第一个选项应该可行。您可以使用傅立叶描述符来分类分割的形状。

http://www.isy.liu.se/cvl/edu/TSBB08/lectures/DBgrkX1.pdf

另外，也许你可以在这里找到有用的东西：

http://www.pyimagesearch.com/2016/02/08/opencv-shape-detection/

如果你想尝试一种更具挑战性但现代化的方法，请考虑深度学习方法（我将从CNN开始）。互联网上有很多可用的实现。虽然这对于这个特定的项目可能是一种矫枉过正，但它可能会在未来帮助你...

链接地址: http://www.djcxy.com/p/61073.html