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使用OpenCV和C++进行激光光线检测

c++opencvwebcamfeature-detectionbackground-subtraction
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我想使用OpenCV来追踪墙上的激光点。请问有没有人能向我介绍一种用C++实现此任务的方法？
谢谢！
在网络摄像头前是否可以使用某种筛选器？如果是，那些筛选器是什么？ - Keshan
对你来说，光源是激光这一事实真的很重要吗？还是你只是因为它是一个方便制造亮点的方式而使用它？也就是说，你是否有某些理由关心源是单色的和相位匹配的？如果是这样，那么点投影在其表面上的光学特性是什么（平整度等）？ - dmckee --- ex-moderator kitten
你能否只扫描图像中红色分量明显增强的小区域，与相邻区域进行比较？ - Dialecticus
@Dialecticus：请注意，现在廉价二极管激光器有多种颜色可选。因此，请使用s/red/you laser's color/。 - dmckee --- ex-moderator kitten
@dmckee：我有一堵墙，我将我的电脑投影到那堵墙上，我想从那个表面过滤激光点（当我把激光点对准它时）。 - Keshan
6个回答
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你有三种选择，取决于你的背景稳定性和想要使用图像的目的。你可以使图像变得非常暗，以至于只能看到激光点。你可以通过关闭光圈和/或减少快门时间来实现这一点。即使使用廉价的网络摄像头，通常也可以在驱动程序中完成此操作。一旦你完成了这个步骤，找到激光点的工作就非常容易了。你尽可能让图像变暗，因为通常情况下激光照射的位置对相机来说太亮了，无法捕捉到。这意味着（正如你所经历的那样），你无法区分图像中的光点和其他光物体。通过让它变暗，现在你可以做到这一点。
如果你有其他用途（向人展示）并且你的背景稳定，你还可以使用最近几个视频图像的平均值作为“背景”，然后找到该背景与最新图像之间巨大差异的位置。通常情况下这就是激光指向的位置（再次强调，如果你的背景足够稳定）。
最后，如果你的背景不稳定，而且你不想让图像变得非常暗，那么你的最后选择是寻找所有非常明亮的像素，并且在红色通道比绿色和蓝色通道更亮（如果你使用的是红色激光）。这个系统仍然会被白点干扰，但不会像只查找亮像素那样严重。如果你的激光笔点中心确实显示为明亮的白色，无论激光颜色如何，那么这种技术将允许你找到这个明亮点周围的“环”（点的外部，在这里激光的亮度不如在图像中它的实际颜色中那么明亮）。然后，你可以使用简单的形态学操作（可能闭合就足够了）来填充这些圆圈。
我想我最好尝试前两个选项，看起来是可行的：）。非常感谢。 - Keshan
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假设你使用了以下其中一种颜色的激光：红色，绿色，蓝色。 如果激光点非常明亮（至少在一个通道，比如红色通道），那么将图像/通道阈值设置为200的灰度值，将留下一些激光光线的候选项。如果其他通道在该区域内较暗，则知道这是正确颜色的亮光。进行一些大小过滤，你就有很好的机会找到这个点。

感谢回复。我有一面墙，并正在投影，因此当我对图像进行阈值处理并寻找红色通道时，投影表面的红色可能会引起一些麻烦。 - Keshan
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如果你在网络摄像头上贴上红外过滤器，那么你的投影将不会被捕捉到，这样就更容易检测激光点（使用简单的背景减法等）。前提是激光笔发出红外光...

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如其他答案所建议的那样，搜索颜色可能是一个好主意。 您应该考虑寻找特定的颜色范围。最好的方法是将图片转换为HSL或HSV颜色空间。

cv::cvtColor(src, hsv, COLOR_BGR2HSV);

更多关于维基百科的信息。

然后你有三个通道：色调（=颜色），饱和度和亮度（或值）。

使用 cv::inRange(hsv, cv::Scalar(159, 135, 165), cv::Scalar(179, 255, 200), inRange); 现在可以生成一张黑白图像，显示哪些像素位于颜色范围内。 标量是每个通道的低值和高值。

在这个例子中，你将得到颜色介于159和179之间（色调），饱和度介于135和255之间，亮度介于165和200之间的像素。

也许这可以改善你的跟踪。

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尝试模板匹配。首先，您需要“指向指针”到特定位置，以便可以完成模板。然后，您只需寻找它。

或者，正如jilles de wit所说，您可以取最后2帧的差异，可能会显示出指针。

将最后2帧转换为灰度，然后应用SUB函数。

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