使用OpenCV和机器学习进行简单的对象检测

Question

使用OpenCV和机器学习进行简单的对象检测

c++copencvimage-processingobject-detection

28

我需要使用OpenCV编写一个对象检测器（在本例中是一个球）。问题是，谷歌上每个搜索结果都与人脸检测有关。因此，我需要帮助确定从何处开始，使用什么等。

一些信息：

球没有固定的颜色，可能是白色的，但它可能会改变。
我必须使用机器学习，不一定要使用复杂可靠的方法，建议使用KNN算法（它更简单和容易）。
经过所有搜索，我发现计算仅包含球的样本图像的直方图，并将其教给机器学习可能有用，但我的主要问题在于球的大小可以而且会改变（越接近摄像头或越远），我不知道传递给机器学习以为我分类，我的意思是...我不能（或者我能吗？）测试每个像素对于每种可能的大小（从5x5到WxH）并希望找到积极的结果。
可能存在非均匀的背景，比如人、球后面的布料等。
正如我所说，我必须使用机器学习算法，这意味着不能使用Haar或Viola算法。
另外，我想使用轮廓在Canny边缘检测图像上找到圆形，只需要找到一种将轮廓转换为数据行以教导KNN的方法即可。

那么...有什么建议吗？

提前感谢。
;)

- hfingler

22

你有没有考虑给你的球涂上脸呢？ :-) - SSteve

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- karlphillip · Accepted Answer

基本上你需要检测圆形。你看过cvHoughCircles()吗？你可以使用它吗？

这个页面提供了关于如何用OpenCV检测东西的好资料。你可能更感兴趣第2.5节。

这是我刚写的一个小演示，用于检测这张图片中的硬币。希望你能从代码中获得一些有益的部分。

输入: input img

输出: output opencv img

// 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\n");
    }

    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\n",center.x,center.y, radius);
    }


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

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

    return 0;
}

检测圆形非常依赖于cvHoughCircles()的参数。请注意，本演示中我也使用了Canny算法。