使用OpenCV在图像中检测十字架

Question

使用OpenCV在图像中检测十字架

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我正在使用 OpenCV 在输入的视频流中检测一个形状（一个十字架）。目前，我使用二值化处理获取我的十字架的二进制图像，效果还不错。不幸的是，我的算法在决定提取的斑点是否为十字架方面表现不佳。如下图所示，在某些角度下未能检测到所有的角落。

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我使用findContours()和approxPolyDP()来获得轮廓的近似值。如果在这个近似曲线中检测到12个角/顶点，则假定该斑点是十字架。是否有更好的方法解决这个问题？我考虑过SIFT，但算法必须实时执行，我读到 SIFT 不太适合实时操作。

- Tobi

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你尝试过Hough线变换吗？与其识别角落，你可以识别线条，并在简单检查它们的方向后确定是否为十字路口。 - George Aprilis

2个回答

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计算凸包，然后利用凸缺陷可能有效。

所有十字形都应该有四个凸缺陷，组成四组两点或四个向量。此外，如果您的形状是十字形，则这四个向量将具有两对补角。

- David Wurtz

这种方法很准确，只需注意凸包上的虚假顶点对于十字路口的角落并不重要。 - mmgp

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- Max Allan · Accepted Answer

我有几个建议，可能会得到一些有趣的结果，但我不能确定。

如果十字架始终处于图像中心附近并始终位于一个平面表面上，您可以尝试在相机和十字架所在平面之间找到一个单应性。这将使您能够将十字架的示例图像（在选择不同平面旋转时）转换为可视化十字架的坐标系。然后，您可以生成模板并将其与图像进行匹配。您可以进行一些简单的像素协议测试来确定是否有匹配。

或者，您可以尝试训练基于Haar的分类器来识别十字架。这种类型的分类器通常用于人脸检测，并在图像中检测定向边缘，通过多个定向边缘的相对位置对人脸进行分类。它在面部分类准确性方面具有良好的分类准确性，并且非常快速。虽然我不能保证在这种特定情况下其准确性，但它可能为简单形状（如十字架）提供一些良好的结果。