我一直在从事涉及徽标检测图像处理的项目。具体来说，目标是为实时FedEx卡车/徽标检测器开发一个自动化系统，该系统可从IP摄像机流中读取帧并发送检测通知。这是运行中的系统的示例，其中已识别的徽标被绿色矩形包围。
对项目的一些限制:
cv2.VideoCapture()从IP摄像机捕获帧并调整帧大小以进行进一步处理。由于cv2.VideoCapture()被阻塞，决定通过减少I / O延迟来在单独的线程中处理抓帧以提高FPS。通过专门用于捕获帧的独立线程，这将允许主处理线程始终具有可用于执行检测的帧。 For each frame:
Find bounding box for purple color of logo
Find bounding box for red/orange color of logo
If both bounding boxes are valid/adjacent and contours pass checks:
Combine bounding boxes
Draw combined bounding boxes on original frame
Play sound notification for detected logo
colors = {
'purple': ([120,45,45], [150,255,255]),
'red': ([0,130,0], [15,255,255])
}
cv2.matchShapes() 比较两个轮廓，并返回一个显示相似度的度量。结果越低，匹配度越高。另外，我使用cv2.pointPolygonTest()来查找图像中的点与轮廓之间的最短距离，以进行其他验证。我的误报过程涉及:
最佳答案
您可能要看一下功能匹配。目标是在两个图像(模板图像和嘈杂的图像)中找到特征并将其匹配。这样，您就可以在嘈杂的图像(相机图像)中找到模板(徽标)。
本质上，特征是人类会在图像中发现有趣的事物，例如角落或开放空间。我建议使用尺度不变特征变换(SIFT)作为特征检测算法。我建议使用SIFT的原因是，它对于图像的平移，缩放和旋转是不变的，对于照明变化部分不变，并且对于局部几何失真也很稳定。这符合您的规范。
我使用从OpenCV docs文档中修改的关于SIFT特征检测的代码生成了上述图像:
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('main.jpg',0) # target Image
# Create the sift object
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create(700)
# Find keypoints and descriptors directly
kp, des = sift.detectAndCompute(img, None)
# Add the keypoints to the final image
img2 = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, (255, 0, 0), 4)
# Show the image
plt.imshow(img2)
plt.show()
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
logo = cv2.imread('logo.jpg', 0) # query Image
img = cv2.imread('main2.jpg',0) # target Image
# Create the sift object
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create(700)
# Find keypoints and descriptors directly
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(logo,None)
# FLANN parameters
FLANN_INDEX_KDTREE = 1
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
search_params = dict(checks=50) # or pass empty dictionary
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params)
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)
# Need to draw only good matches, so create a mask
matchesMask = [[0,0] for i in range(len(matches))]
# ratio test as per Lowe's paper
for i,(m,n) in enumerate(matches):
if m.distance < 0.7*n.distance:
matchesMask[i]=[1,0]
# Draw lines
draw_params = dict(matchColor = (0,255,0),
singlePointColor = (255,0,0),
matchesMask = matchesMask,
flags = 0)
# Display the matches
img3 = cv2.drawMatchesKnn(img,kp1,logo,kp2,matches,None,**draw_params)
plt.imshow(img3, )
plt.show()
关于python - 图像处理:实时FedEx Logo 检测器的算法改进，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55466089/
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
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我有带有Logo图像的公司模型has_attached_file:logo我用他们的Logo创建了许多公司。现在，我需要添加新样式has_attached_file:logo,:styles=>{:small=>"30x15>",:medium=>"155x85>"}我是否应该重新上传所有旧数据以重新生成新样式？我不这么认为……或者有什么rake任务可以重新生成样式吗？ 最佳答案 参见Thumbnail-Generation.如果rake任务不适合你，你应该能够在控制台中使用一个片段来调用重新处理!关于相关公司
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