在opencv中检测罐头或瓶子

我是OpenCV的新手，并且有几个问题。 我需要根据它们的形状来检测瓶子或罐子。 为此我使用覆盆子pi板和pi相机。 背景总是黑色，不会改变。 我已经尝试了很多可能的解决方案来解决这个问题，但是得不到满意的结果 我尝试过的东西包括边缘检测，形态转换，matchShapes（），matchTemplate（）。 请让我知道我是否能够以最高的准确性有效地完成这项任务。

示例图像：

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我想出了一个可能有用的方法！ 如果你对罐头有更多的了解，比如宽度与高度的比例，那么可以通过调整矩形的大小来增强它的稳健性！

途径

将图像转换为HSV色彩空间。 将V增加2倍，以获得更多可见的东西。

在x和y方向上查找索贝尔衍生物。 计算两个方向的权重相等。

使用Otsu方法阈值您的图像。

将闭幕应用于你的形象。

应用Canny边缘检测器。

找到霍夫线变换。

查找线条图像的边界矩形。

将它叠加到你的图像上（最后完成：P）

码

image = cv2.imread('image3.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
original = np.copy(image)
if image is None:
    print 'Can not read/find the image.'
    exit(-1)

hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
H,S,V = hsv_image[:,:,0], hsv_image[:,:,1], hsv_image[:,:,2]
V = V * 2

hsv_image = cv2.merge([H,S,V])
image = cv2.cvtColor(hsv_image, cv2.COLOR_HSV2RGB)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# plt.figure(), plt.imshow(image)

Dx = cv2.Sobel(image,cv2.CV_8UC1,1,0)
Dy = cv2.Sobel(image,cv2.CV_8UC1,0,1)
M = cv2.addWeighted(Dx, 1, Dy,1,0)

# plt.subplot(1,3,1), plt.imshow(Dx, 'gray'), plt.title('Dx')
# plt.subplot(1,3,2), plt.imshow(Dy, 'gray'), plt.title('Dy')
# plt.subplot(1,3,3), plt.imshow(M, 'gray'), plt.title('Magnitude')

ret, binary = cv2.threshold(M,10,255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
# plt.figure(), plt.imshow(binary, 'gray')

binary = binary.astype(np.uint8)
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (20, 20)))
edges = cv2.Canny(binary, 50, 100)
# plt.figure(), plt.imshow(edges, 'gray')

lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,3.14/180,50,20,10)[0]
output = np.zeros_like(M, dtype=np.uint8)
for line in lines:
    cv2.line(output,(line[0],line[1]), (line[2], line[3]), (100,200,50), thickness=2)
# plt.figure(), plt.imshow(output, 'gray')

points = np.array([np.transpose(np.where(output != 0))], dtype=np.float32)
rect = cv2.boundingRect(points)
cv2.rectangle(original,(rect[1],rect[0]), (rect[1]+rect[3], rect[0]+rect[2]),(255,255,255),thickness=2)
original = cv2.cvtColor(original,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.figure(), plt.imshow(original,'gray')


plt.show()

注意：您可以取消注释显示每个步骤结果的行！ 为了可读性，我只是对它们发表评论。

结果

注意：如果您知道罐的长宽比，则可以更好地修复它！

我希望这会有所帮助。 祝你好运 ：）

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