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  • OpenCV for Ios 学习笔记(4)-标记检测1

    本文原始地址:OpenCV for Ios 学习笔记(4)-标记检测1

    简单的标记经常是以白色块和黑色块构成的规则图形。因为我们预先知道这些因素,所以我们可以很容易检测标记。

    如图:


    首先,我们需要找到封闭的轮廓,然后在矩形轮廓里检查我们的标记。

    下面是标记监测管道的处理流程:


    1.把输入的图像转化成灰度图像。

    2.进行二进制阈值操作(Perform binary threshold operation)。

    3.检测图像轮廓。

    4.搜索可能的标记。

    5.检测并解码标记。

    6.模拟出标记的三维姿态(形状)。


    首先,我们进行图像灰度化

    cvCvtColor

    //灰度化
    void MarkerDetector::prepareImage(const cv::Mat& bgraMat,cv::Mat& grayscale)
    {
        //convert grayscale
        cv::cvtColor(bgraMat, grayscale, CV_BGR2GRAY);
    }


    其次是图像的二值化(Image binarization)

    关于二值化,参考:OpenCV二值化方法

    二值化操作将把我们的图像每个像素转换为黑色(零强度)或白色(烈度),首先我们需要找到轮廓,目前有许多种求阀值的方法,但是多有各自的优势和缺点。

    其中既简单又快捷的方法是绝对阀值法-结果依赖于像素强度和某些阀值,即如果像素强度大于阀值,其结果将是白(255),否则将是黑(0)。

    但是这个方法有个最大的缺点-它依赖于照明和软强度变化(soft intensity changes)。所以更加可取的方法是自适应阀值-最大的不同在于在以被检查的像素为圆心的半径内使用所有像素。使用平均强度来保证更加健壮的角点检测。

    OpenCV学习笔记-自适应阈值化

    void MarkerDetector::performThreshold(const cv::Mat& grayscale,cv::Mat& thresholdImg)
    {
        //输入图像
        //输出图像
        //使用 CV_THRESH_BINARY 和 CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值
        //自适应阈值算法使用:CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 或 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 
        //取阈值类型:必须是下者之一
        //CV_THRESH_BINARY,
        //CV_THRESH_BINARY_INV
        //用来计算阈值的象素邻域大小: 3, 5, 7, ...
        //
        cv::adaptiveThreshold(grayscale, thresholdImg, 255, cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv::THRESH_BINARY_INV, 7, 7);
    }


    轮廓检测

    这个函数的输出是一个一个多边形的集合,每个多边形多代表一个可能的轮廓。在这个方法中,我们忽略了尺寸小于minContoursPointAllowed的多边形,因为我们认为它们要么不是有效的轮廓,要么实在太小,不值得去检测它们。


    void MarkerDetector::findContours(const cv::Mat &thresholdImg, std::vector<std::vector<cv::Point>> &contours, int minContoursPointAllowed)
    {
        //所有的轮廓
        std::vector<std::vector<cv::Point>> allContours;
        
        //输入图像image必须为一个2值单通道图像
        //检测的轮廓数组,每一个轮廓用一个point类型的vector表示
        //轮廓的检索模式
        /*
         CV_RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
         CV_RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系
         CV_RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓,上面的一层为外边界,里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体,这个物体的边界也在顶层。
         CV_RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。具体参考contours.c这个demo
         */
        //轮廓的近似办法
        /*
         CV_CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过1,即max(abs(x1-x2),abs(y2-y1))==1
         CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向,垂直方向,对角线方向的元素,只保留该方向的终点坐标,例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息
         CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1,CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法
         offset表示代表轮廓点的偏移量,可以设置为任意值。对ROI图像中找出的轮廓,并要在整个图像中进行分析时,这个参数还是很有用的。
         */
        cv::findContours(thresholdImg, allContours, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
        contours.clear();
        for (size_t i = 0; i < allContours.size(); i++)
        {
            int size = allContours[i].size();
            if (size > minContoursPointAllowed)
            {
                contours.push_back(allContours[i]);
            }
        }
    }


    下面是我们检测到的轮廓:



    阈值

    阈值就是临界值,在PS中的阈值,实际上是基于图片亮度的一个黑白分界值,默认值是50%中性灰,即128,亮度高于128(<50%的灰)的会变白,低于128(>50%的灰)的会变黑(可以跟滤镜中的其它――高反差保留,再用阈值效果会更好)


    注:该学习笔记主要翻译自Mastering OpenCV with Practical Computer Visi

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jiangu66/p/2997347.html
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