Блог

Я использую OpenCV4Android версии 2.4.11 и пытаюсь обнаружить прямоугольники в кадрах, полученных с камеры. Я ссылался на некоторые вопросы на этом веб-сайте, и они были очень полезны. но проблема, с которой я сталкиваюсь в настоящее время, заключается в том, что когда я пытаюсь обнаружить объект со светлым цветом посередине, как показано на исходном изображении ниже, алгоритм обнаружения в этом случае не обнаруживает объект целиком, скорее он обнаруживает его темные части, как показано на рисунке в разделе под названием «обработано» ниже.

в размещенном ниже коде указаны шаги, которым я следовал, и пороговые значения, которые я использовал для обнаружения объектов во фреймах.

пожалуйста, дайте мне знать, почему объект в целом не обнаруживается и что я могу сделать, чтобы обнаружить весь объект, а не только его части

код:

     //step 1
    this.mMatGray = new Mat();
    Imgproc.cvtColor(this.mMatInputFrame, this.mMatGray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
    //step 2
    this.mMatEdges = new Mat();
    Imgproc.blur(this.mMatGray, this.mMatEdges, new Size(7, 7));//7,7
    //step 3
    Imgproc.Canny(this.mMatEdges, this.mMatEdges, 128, 128*2, 5, true);//..,..,2,900,7,true
    //step 4
    dilated = new Mat();
    Mat dilateElement = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_DILATE, new Size(3, 3));
    Imgproc.dilate(mMatEdges, dilated, dilateElement);

     ArrayList<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
    hierachy = new Mat();
    Imgproc.findContours(dilated, contours, hierachy, Imgproc.RETR_LIST, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    MatOfPoint2f approxCurve = new MatOfPoint2f();
    if (contours.size() > 0) {
        for (int i = 0; i < contours.size(); i  ) {

            MatOfPoint2f contour2f = new MatOfPoint2f(contours.get(i).toArray());
            double approxDistance = Imgproc.arcLength(contour2f, true) * .02;//.02
            Imgproc.approxPolyDP(contour2f, approxCurve, approxDistance, true);
            MatOfPoint points = new MatOfPoint(approxCurve.toArray());

            if (points.total() >= 4 amp;amp; Imgproc.isContourConvex(points) amp;amp; Math.abs(Imgproc.contourArea(points)) >= 40000 amp;amp; Math.abs(Imgproc.contourArea(points)) <= 150000) {
                Rect boundingRect = Imgproc.boundingRect(points);
                RotatedRect minAreaRect = Imgproc.minAreaRect(contour2f);
                Point[] rectPoints = new Point[4];
                minAreaRect.points(rectPoints);
                Rect minAreaAsRect = minAreaRect.boundingRect();

                //to draw the minAreaRect
                for( int j = 0; j < 4; j   ) {
                    Core.line(mMatInputFrame, rectPoints[j], rectPoints[(j 1)%4], new Scalar(255,0,0));
                }
                Core.putText(mMatInputFrame, "MinAreaRect", new Point(10, 30), 1,1 , new Scalar(255,0,0),2);
                Core.putText(mMatInputFrame, "Width: "   minAreaAsRect.width , new Point(minAreaAsRect.tl().x, minAreaAsRect.tl().y-100), 1,1 , new Scalar(255,0,0),2);
                Core.putText(mMatInputFrame, "Height: "   minAreaAsRect.height, new Point(minAreaAsRect.tl().x, minAreaAsRect.tl().y-80), 1,1 , new Scalar(255,0,0),2);
                Core.putText(mMatInputFrame, "Area: "   minAreaAsRect.area(), new Point(minAreaAsRect.tl().x, minAreaAsRect.tl().y-60), 1,1 , new Scalar(255,0,0),2);

                //drawing the contour
                Imgproc.drawContours(mMatInputFrame,  contours, i, new Scalar(0,0,0),2);

                //drawing the boundingRect
                Core.rectangle(mMatInputFrame, boundingRect.tl(), boundingRect.br(), new Scalar(0, 255, 0), 1, 1, 0);
                Core.putText(mMatInputFrame, "BoundingRect", new Point(10, 60), 1,1 , new Scalar(0,255,0),2);
                Core.putText(mMatInputFrame, "Width: "   boundingRect.width , new Point(boundingRect.br().x-100, boundingRect.tl().y-100), 1,1 , new Scalar(0,255,0),2);
                Core.putText(mMatInputFrame, "Height: "   boundingRect.height, new Point(boundingRect.br().x-100, boundingRect.tl().y-80), 1,1 , new Scalar(0,255,0),2);
                Core.putText(mMatInputFrame, "Area: "   Imgproc.contourArea(points), new Point(boundingRect.br().x-100, boundingRect.tl().y-60), 1,1 , new Scalar(0,255,0),2);
            }
        }
    }
  

исходное изображение:

обработанное изображение:

Я реализовал на c . API одинаковы, поэтому вы можете легко портировать для Android. Я использовал Opencv 2.4.8 . Пожалуйста, проверьте реализацию. Надеюсь, код говорит, что сделано:

 #include <iostream>
#include <string>
#include "opencv/highgui.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;


Mat GetKernel(int erosion_size)
{
       Mat element = getStructuringElement(cv::MORPH_CROSS,
              cv::Size(2 * erosion_size   1, 2 * erosion_size   1),
              cv::Point(erosion_size, erosion_size) );

       return element;
}
int main()
{
    Mat img = imread("C:/Users/dell2/Desktop/j6B3A.png",0);//loading gray scale image
    Mat imgC = imread("C:/Users/dell2/Desktop/j6B3A.png",1);
    GaussianBlur(img,img,Size(7,7),1.5,1.5);

    Mat dimg;
    adaptiveThreshold(img,dimg,255,ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,THRESH_BINARY,17,1);



       dilate(dimg,img,GetKernel(2)); 
       erode(img,dimg,GetKernel(2)); 
       erode(dimg,img,GetKernel(1)); 


       dimg = img;

    //*
     vector<vector<Point>> contours; // Vector for storing contour
    vector<Vec4i> hierarchy;

    findContours( dimg, contours, hierarchy,CV_RETR_TREE , CV_CHAIN_APPROX_NONE ); // Find the contours in the image

     double largest_area = 0;
     int largest_contour_index = 0;
     Rect bounding_rect;

     for( int i = 0; i< contours.size(); i   ) // iterate through each contour. 
      {
       double a=contourArea( contours[i],false);  //  Find the area of contour
       if(a>largest_area){
       largest_area=a;
       largest_contour_index=i;                //Store the index of largest contour
       bounding_rect=boundingRect(contours[i]); // Find the bounding rectangle for biggest contour
       }

      }

     drawContours( imgC, contours, largest_contour_index, Scalar(255,0,0), 2, 8, hierarchy, 0, Point() );
    rectangle(imgC, bounding_rect,  Scalar(0,255,0),2, 8,0);  
 /**/

    //imshow("display",dimg);
    imshow("display2",imgC);
    waitKey(0);
    return 0;
}
  

Полученный результат:

При необходимости вы можете точно настроить пороговое значение.