使用OpenCV和机器学习进行简单的对象检测
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object-detection
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我必须使用OpenCV编写一个对象检测器(在这种情况下为球)。问题是,每一次Google搜索都会给我返回带有“面孔检测”的信息。因此,我需要从何处开始使用,使用什么方法等方面的帮助。

一些信息:

  • 球没有固定的颜色,它可能是白色,但可能会改变。
  • 我必须使用机器学习,而不必是一个复杂而可靠的机器,建议使用KNN(它变得越来越简单)。
  • 经过所有搜索,我发现计算仅球图像样本的直方图并将其教给ML可能会有用,但是我主要关心的是球的大小会并且会发生变化(距离相机更近且更远),并且我不知道该如何传递给ML进行分类,我的意思是..我不能(或可以吗?)只是针对每种可能的尺寸(例如,从5x5到WxH)测试图像的每个像素),并希望找到积极的结果。
  • 可能会有不均匀的背景,例如人,球后的布等。
  • 如我所说,我必须使用ML算法,这意味着没有Haar或Viola算法。
  • 另外,我还考虑过使用轮廓在Canny'ed图像上查找圆,只需要找到一种方法即可将轮廓转换为一行数据以教授KNN。

    那么...建议?

    提前致谢。 ;)

参考资料:
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好吧,基本上,您需要检测圆圈 。您看过cvHoughCircles()吗?您可以使用它吗?

该页面提供了有关如何使用OpenCV检测内容的良好信息。您可能对2.5节更感兴趣。

这是我刚刚写的一个小演示,用于检测这张图片中的硬币。希望您可以使用部分代码以发挥自己的优势。

输入输入img

输出输出opencv img

// compiled with: g++ circles.cpp -o circles `pkg-config --cflags --libs opencv`
#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <math.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    IplImage* img = NULL;

    if ((img = cvLoadImage(argv[1]))== 0)
    {
        printf("cvLoadImage failed\n");
    }

    IplImage* gray = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 1);
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);

    cvCvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);

    // This is done so as to prevent a lot of false circles from being detected
    cvSmooth(gray, gray, CV_GAUSSIAN, 7, 7);

    IplImage* canny = cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
    IplImage* rgbcanny = cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,3);
    cvCanny(gray, canny, 50, 100, 3);

    CvSeq* circles = cvHoughCircles(gray, storage, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, gray->height/3, 250, 100);
    cvCvtColor(canny, rgbcanny, CV_GRAY2BGR);

    for (size_t i = 0; i < circles->total; i++)
    {
         // round the floats to an int
         float* p = (float*)cvGetSeqElem(circles, i);
         cv::Point center(cvRound(p[0]), cvRound(p[1]));
         int radius = cvRound(p[2]);

         // draw the circle center
         cvCircle(rgbcanny, center, 3, CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0 );

         // draw the circle outline
         cvCircle(rgbcanny, center, radius+1, CV_RGB(0,0,255), 2, 8, 0 );

         printf("x: %d y: %d r: %d\n",center.x,center.y, radius);
    }


    cvNamedWindow("circles", 1);
    cvShowImage("circles", rgbcanny);

    cvSaveImage("out.png", rgbcanny);
    cvWaitKey(0);

    return 0;
}

圆的检测很大程度上取决于cvHoughCircles()的参数。请注意,在此演示中,我也使用了Canny。

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