問題描述

我必須使用 OpenCV 編寫一個對象檢測器(在本例中為一個球).問題是，谷歌上的每一次搜索都會給我返回一些帶有人臉檢測的東西.所以我需要關于從哪里開始、使用什么等方面的幫助.

I have to code an object detector (in this case, a ball) using OpenCV. The problem is, every single search on google returns me something with FACE DETECTION in it. So i need help on where to start, what to use etc..

一些信息:

• 球沒有固定的顏色，它可能是白色的，但可能會改變.
• 我必須使用機器學習，不一定是復雜可靠的機器學習，建議是 KNN(它更簡單、更容易).
• 經過我的所有搜索，我發現計算樣本球圖像的直方圖并將其教授給機器學習可能很有用，但我在這里主要擔心的是球的大小可能并且將會改變(離球越來越近，越來越遠)相機)，我不知道要傳遞給 ML 什么來為我分類，我的意思是..我不能(或者我可以?)只測試每個可能尺寸的圖像的每個像素(從，可以說，5x5 到 WxH)并希望找到一個積極的結果.
• 可能存在不統一的背景，例如人、球后面的布料等.
• 正如我所說，我必須使用機器學習算法，這意味著沒有 Haar 或 Viola 算法.

所以...建議?

提前致謝.;)

推薦答案

嗯，基本上你需要檢測圈子.你見過 cvHoughCircles() 嗎?可以使用嗎?

Well, basically you need to detect circles. Have you seen cvHoughCircles()? Are you allowed to use it?

這個頁面有關于如何檢測東西的很好的信息使用 OpenCV.您可能對第 2.5 節.

This page has good info on how detecting stuff with OpenCV. You might be more interested on section 2.5.

這是我剛寫的一個小演示，用于檢測這張圖片中的硬幣.希望您可以利用代碼的某些部分來發揮自己的優勢.

This is a small demo I just wrote to detect coins in this picture. Hopefully you can use some part of the code to your advantage.

輸入:

輸出:

// compiled with: g++ circles.cpp -o circles `pkg-config --cflags --libs opencv`
#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <math.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    IplImage* img = NULL;

    if ((img = cvLoadImage(argv[1]))== 0)
    {
        printf("cvLoadImage failed
");
    }

    IplImage* gray = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 1);
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);

    cvCvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);

    // This is done so as to prevent a lot of false circles from being detected
    cvSmooth(gray, gray, CV_GAUSSIAN, 7, 7);

    IplImage* canny = cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
    IplImage* rgbcanny = cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,3);
    cvCanny(gray, canny, 50, 100, 3);

    CvSeq* circles = cvHoughCircles(gray, storage, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, gray->height/3, 250, 100);
    cvCvtColor(canny, rgbcanny, CV_GRAY2BGR);

    for (size_t i = 0; i < circles->total; i++)
    {
         // round the floats to an int
         float* p = (float*)cvGetSeqElem(circles, i);
         cv::Point center(cvRound(p[0]), cvRound(p[1]));
         int radius = cvRound(p[2]);

         // draw the circle center
         cvCircle(rgbcanny, center, 3, CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0 );

         // draw the circle outline
         cvCircle(rgbcanny, center, radius+1, CV_RGB(0,0,255), 2, 8, 0 );

         printf("x: %d y: %d r: %d
",center.x,center.y, radius);
    }


    cvNamedWindow("circles", 1);
    cvShowImage("circles", rgbcanny);

    cvSaveImage("out.png", rgbcanny);
    cvWaitKey(0);

    return 0;
}

圓的檢測很大程度上取決于cvHoughCircles()的參數.請注意，在這個演示中，我也使用了 Canny.

The detection of the circles depend a lot on the parameters of cvHoughCircles(). Note that in this demo I used Canny as well.

這篇關于使用 OpenCV 和機器學習進行簡單的對象檢測的文章就介紹到這了，希望我們推薦的答案對大家有所幫助，也希望大家多多支持html5模板網！