在opencv中自动计算Canny操作的低和高阈值

在这一点上,似乎我可以做出选择.我可以对图像进行二值化,并测量高于阈值的斑点(即斑点为白色时的最大值像素),或者通过更完整地关闭和填充轮廓来继续边缘检测.虽然看了那个教程,轮廓似乎很复杂,虽然我可以让代码在我的图像上运行,但它并没有正确地检测到晶体(不出所料).我也不确定在二值化之前我是否应该进行变换？

假设我可以完成所有工作,我认为合理的测量将是最小封闭框或椭圆的最长轴.

我还没有完全解决所有的阈值,因此有些晶体被遗漏了,但由于它们被平均化,所以目前这并没有出现大问题.

该脚本在处理图像时会存储处理后的图像,所以我也希望最终的输出图像类似于链接的SO线程中的"标记的blob"图像,但每个blob都可以注释其尺寸.

这是一个(不完整的)理想化输出的样子,每个晶体都被识别,注释和测量(当我走得那么远时,我非常确定我可以解决测量).

简化了图像和之前的代码尝试,因为它们使线程过长并且不再相关.

编辑III:

根据评论,分水岭算法看起来非常接近实现我所追求的目标.这里的问题是,分配算法所需的标记区域非常困难(http://docs.opencv.org/3.2.0/d3/db4/tutorial_py_watershed.html).

我不认为这是通过二值化过程可以通过阈值解决的问题,因为谷物的表观颜色变化远大于该线程中的玩具示例.

编辑IV

这是我玩过的其他一些测试图像.它的表现比我预期的更小的水晶要好得多,显然很多可以通过我尚未尝试的阈值来完成.

这里是1,左上角到右下角对应于Alex在下面的步骤输出的图像.

这是第二个更大的晶体.

您会注意到这些颜色往往更均匀,但更难辨别边缘.我发现有点令人惊讶的是边缘泛滥对某些图像有点过于热心,我原本认为对于具有非常微小晶体的图像尤其如此,但实际上它似乎有更多的效果在较大的那些.从我们的实际显微镜可能有很大的空间来改善输入图像的质量,但是编程可以从系统中获得的"松弛"越多,我们的生活就越容易!

python opencv image image-processing computer-vision

Joe*_*ley

2017 09-08

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从具有对象的框的图像中提取对象

我有一个盒子,从前面透明,我将相机放在前面的透明面板上捕捉内部的图像,大多数时候盒子是空的,但是假设有人在这个盒子里面放了一个物体,那么我必须只从捕获的图像中提取此对象.

(我的真正目的是识别放置在盒子内的物体,但第一步是提取物体,然后提取特征以生成训练模型,现在我只专注于从图像中提取物体)

我是OpenCV的新手,并且在Python中使用它,我找到了一些可以帮助我的OpenCV函数.

GrabCut,这对我来说很完美,我能够只提取对象,前提是我在对象上标记矩形,但是对象可以在框内的任何位置,因此无法绘制对象的确切大小矩形,如果有办法,请建议我.
图像的差异,因为我有空腔盒图像,当对象存在时,我可以使用cv2.absdiff函数来计算图像之间的差异,但这在大多数情况下不能正常工作,因为它使用像素通过像素差异计算,由于这个结果很奇怪,加上光线条件的变化也很难.
Back Ground Subtraction,我在这里看了几篇帖子,看起来这就是我需要的,但我得到的例子是视频,我不明白如何让它只用两个图像,一个空盒子和另一个用宾语.

背景减法的代码如下,即使短距离也不能正常工作

cap = cv2.VideoCapture(0)
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
fgbg2 = cv2.createBackgroundSubtractorKNN()

while True:
    ret, frame = cap.read()
    cv2.namedWindow('Real', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.namedWindow('MOG2', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.namedWindow('KNN', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.namedWindow('MOG2_ERODE', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.namedWindow('KNN_ERODE', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow('Real', frame)
    fgmask = fgbg.apply(frame)
    fgmask2 = fgbg2.apply(frame)
    kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
    fgmask_erode = cv2.erode(fgmask,kernel,iterations = 1)
    fgmask2_erode = cv2.erode(fgmask2,kernel,iterations = 1)

    cv2.imshow('MOG2',fgmask)
    cv2.imshow('KNN',fgmask2)
    cv2.imshow('MOG2_ERODE',fgmask_erode)
    cv2.imshow('KNN_ERODE',fgmask2_erode)
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27:
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

任何人都可以请帮助这个主题,以及如何修改上面的代码只是使用这两个图像,当我尝试我得到空白图像.提前致谢

来自相机的样本图像如下:(我使用800万像素相机,这就是为什么图像尺寸很大,我减小了尺寸,然后在这里上传)