对象(汽车)检测和分割

Question

我试图从仅包含一辆车和简单背景的图像中分割汽车

但我从实施中得到的是这个

和

分别

但它很容易在几乎已经分段的图像上工作.

给出结果如

我正在使用的准则是

import cv2
import numpy as np

THRESH_TYPE=cv2.THRESH_BINARY_INV

def show(name,obj):
    cv2.imshow(name,obj)
    cv2.moveWindow(name, 100, 100) 
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

def process_end(new):
    drawing = np.zeros(o.shape,np.uint8)     # Image to draw the contours
    contours,hierarchy =cv2.findContours(new,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#find connected borders
    for cnt in contours:
        color = np.random.randint(0,255,(3)).tolist()  # Select a random color
        cv2.drawContours(drawing,[cnt],0,color,2)
    print "processing done"
    return drawing

def process(name,path):
    global o
    print "Started!!! processing "+name
    ratio=1#change according to image size
    o=cv2.imread(path+name)#open image
    print type(o)
    show("original",o)
    w,h=o.shape[1]/ratio,o.shape[0]/ratio#resize ratio for width and height
    new=cv2.resize(o,(w,h))#resize image
    #show("Resized",new)
    new=cv2.cvtColor(new,cv2.COLOR_RGB2GRAY)#grey scale image
    show("grey",new)
    cv2.imwrite("grey.jpg",new)
    new1 = cv2.GaussianBlur(new,(5,5),0)#gaussians Blurs Image
    show("blurred1",new1)
    cv2.imwrite("gblur_"+name,new1)#save image
    new2 = cv2.medianBlur(new,7)#Median Blurs Image
    show("blurred2",new1)
    cv2.imwrite("mblur_"+name,new2)#save image
    #new=cv2.equalizeHist(new,)#do image histogram equalisation to better the contrast
    #show("hist equal otsu",new)
    ##cv2.imwrite("otsu_"+name,new)#save image

    a,new=cv2.threshold(new,0,255,THRESH_TYPE | cv2.THRESH_OTSU)#OTSU thresholding
    show("otsu",new)
    cv2.imwrite("otsu_"+name,new)#save image
    return new,name



new,name=process("car9.jpg","C:\\Users\\XOR\\Desktop\\file\\")#Change the Name and path accordingly
new=cv2.Canny(new, 100,200)#canny edge detection technique
show("canny",new)
cv2.imwrite("canny_"+name,new)#save image
new=process_end(new)
show("blobed",new)
cv2.imwrite("blob_"+name,new)#save image
new=cv2.Sobel(new,-1,1,0,3,BORDER_WRAP)
show("sobel",new)
cv2.imwrite("sobel_"+name,new)#save image

我也试过了分水岭算法(在matlab上),但它也无济于事.我正在寻找一种方法来分割前两个图像,这些图像的结果类似于第三个图像.

Answer 1

首先,检测和分割是两个不同的问题.首先决定你想做哪一个.

如果您的问题是" 从单张图像检测汽车 ",则无法通过细分来实现.您可以将图像分割成零件并使用另一种方法(采用最大的分割区域),您可以在图像中找到汽车,但我确信它不适用于所有图像.这就是分水岭算法不起作用的原因.分割算法只是对图像进行分割,而不会为其提供特定的对象/区域.例如,如果您查看显示的图像,它会被分割成区域,但您无法知道哪个区域是哪个区域.

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如果要检测图像中的汽车,则需要将此问题作为对象检测问题来处理.此链接将为您提供有关汽车检测问题的一些信息.它有两篇关于它的论文和一个测试方法的数据库.

希望能帮助到你..