我在使用适用于 Android 的 opencv 2.4 检测速度交通标志时遇到问题。 我执行以下操作:
“捕获帧 -> 将其转换为 HSV -> 提取红色区域 -> 使用椭圆检测来检测标志”
到目前为止,只要图片质量好,椭圆检测就可以完美运行。 但是正如您在下面的图片中看到的那样,我认为红色提取效果不佳,因为相框的质量很差。
将原始图像转换为 HSV:
Imgproc.cvtColor(this.source, this.source, Imgproc.COLOR_RGB2HSV, 3);
提取红色:
Core.inRange(this.source, new Scalar(this.h,this.s,this.v), new Scalar(230,180,180), this.source);
所以我的问题是是否有另一种方法来检测这样的交通标志或从中提取红色区域,顺便说一句,红色区域可能像上一张图片一样非常微弱?
这是原始图像: 这已转换为 HSV,因为您可以看到红色区域看起来与附近树木的颜色相同。这就是我应该知道它是红色但我做不到的方式。 转换为 HSV: 这是提取的红色。如果颜色正确,我应该在标志周围得到几乎完美的圆/椭圆,但由于颜色错误,它是不完整的。 提取后的结果: 椭圆法:
private void findEllipses(Mat input){
Mat thresholdOutput = new Mat();
int thresh = 150;
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();
MatOfInt4 hierarchy = new MatOfInt4();
Imgproc.threshold(source, thresholdOutput, thresh, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);
//Imgproc.Canny(source, thresholdOutput, 50, 180);
Imgproc.findContours(source, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_LIST, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
RotatedRect minEllipse[] = new RotatedRect[contours.size()];
for(int i=0; i<contours.size();i++){
MatOfPoint2f temp=new MatOfPoint2f(contours.get(i).toArray());
if(temp.size().height > minEllipseSize && temp.size().height < maxEllipseSize){
double a = Imgproc.fitEllipse(temp).size.height;
double b = Imgproc.fitEllipse(temp).size.width;
if(Math.abs(a - b) < 10)
minEllipse[i] = Imgproc.fitEllipse(temp);
}
}
detectedObjects.clear();
for( int i = 0; i< contours.size(); i++ ){
Scalar color = new Scalar(180, 255, 180);
if(minEllipse[i] != null){
detectedObjects.add(new DetectedObject(minEllipse[i].center));
DetectedObject detectedObj = new DetectedObject(minEllipse[i].center);
Core.ellipse(source, minEllipse[i], color, 2, 8);
}
}
最佳答案
您会发现有两种方法可以实现这一点:
根据我的经验,我发现基于形状的方法效果很好,因为在不同的光照条件、相机质量等条件下,颜色可能会发生很大变化。
由于您需要检测速度交通标志,我假设它始终是圆形的,您可以使用椭圆检测器来查找图像中的所有圆形对象,然后应用一些验证来确定它是否是交通标志与否。
为什么要检测椭圆?
好吧,既然您正在寻找透视扭曲的圆圈,那么您实际上是在寻找椭圆。实时椭圆检测是一个有趣(尽管有限)的研究课题。我会向您指出 2 篇带有可用 C++ 源代码的论文(您可以通过 native JNI 调用在您的应用程序中使用):
L。 Libuda, I. Grothues, K.-F. Kraiss,数字图像中的椭圆检测 使用几何特征的数据,in: J. Braz, A. Ranchordas, H. Arajo, J. Jorge(编辑),计算机图形学和计算机视觉的进展, 计算机与信息科学通讯第 4 卷, Springer Berlin Heidelberg,2007 年,第 229-239 页。 link , code
米。 Fornaciari、A. Prati、R. Cucchiara、 “用于嵌入式视觉应用的快速有效的椭圆检测器”,模式识别,2014 link , code
更新
我在没有任何预处理的情况下尝试了方法 2)。可以看到至少红色边框的标志检测的很好:
关于android - OpenCV速度交通标志检测,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32797073/
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