我正在尝试为 C++ 寻找一个易于使用的视觉库。这是我的情况:我有一个连接到计算机的相机(尽管为了简单起见，我们可以假设图像文件存在于计算机上)，这就是图像的理想外观:
想法是，三个垂直堆叠的物体将具有高度对比的颜色。我需要确定物体的位置，因此视觉库必须找到物体的边缘或确定它们的质心。
我以前从未使用过视觉系统，所以我一直在做一些研究，OpenCV 似乎很受欢迎。它是否易于用于我的应用程序，或者是否有另一个库可用于轻松确定对象的位置？
感谢您的建议!
最佳答案
OpenCV 绝对是一个易于使用的视觉库。我已经在很多计算机视觉项目中使用过它，对我来说它使用起来非常直观。
我假设对象颜色未知(如果不知道，here's 一个关于如何在 OpenCV 中查找特定颜色的非常好的教程)。
这是解决您的问题的一个粗略想法(我正在考虑在 OpenCV 中哪些操作很容易实现):
将图像转换为 HSV 颜色空间 - 如果颜色具有高对比度，则颜色在该空间中应该具有非常不同的 Hue 值，因此仅使用 Hue 图片
使用Otsu的方法对图片进行阈值处理(阈值会自动确定)
如果它挑选出中间对象(例如，背景上有 2 个连接的组件)，则分割完成。如果对象是方形的，您可以使用 findContours 甚至 Hough 变换来绘制线条。
如果它只挑选出外面的物体，您可以再次以相同的方式找到它的轮廓，设置感兴趣区域(您正在处理的图片的一部分)，使其刚好在轮廓内，并设置阈值图像的内部再次找到其他两个对象之间的边界。最后，只需将找到的轮廓叠加到单独的图像上即可。
最棘手的情况是它设置阈值以便您只找到最里面的对象。乍一看，您无法将其与上述情况区分开来，但第二个(内部)阈值不会给出任何相关结果。在这种情况下，您可能会在找到的阈值区域之外选择一个色调(第二个对象的色调)，并将(刚找到的)最里面的对象的色调设置为该色调。现在，您再次获得 2-Hue 图片，您可以对其进行阈值处理并找到外部两个对象之间的轮廓。最后，和之前的情况一样，将找到的轮廓进行叠加。
关于c++ - C++ OpenCV 视觉库是否适合这种图像分割案例？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8672784/
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