我目前正在开展一个项目,我正试图检测一些平躺在平面上的硬币(即桌子).硬币不重叠,不会被其他物体隐藏.但可能有其他物体可见,照明条件可能不完美...基本上考虑自己拍摄你的桌子上有一些硬币.
所以每个点都应该是椭圆形.由于我不知道相机的位置,椭圆的形状可能会有所不同,从圆圈(从顶部看)到扁平椭圆,取决于硬币拍摄的角度.
我的问题是,我不知道如何提取硬币,最后在它们上面放置椭圆(我正在寻找进一步的计算).
现在,我刚刚通过在OpenCV中设置阈值进行了第一次尝试,使用findContours()获取轮廓线并拟合椭圆.不幸的是,轮廓线很少给我硬币的形状(反射,光线不好......),这种方式也不是首选,因为我不希望用户设置任何阈值.
另一个想法是在该图像上使用椭圆的模板匹配方法,但由于我不知道相机的角度和椭圆的大小,我认为这不会很好...
所以我想问一下是否有人能告诉我一种方法可以解决我的问题......
有没有快速的方法从图像中提取三个硬币？计算应该在移动设备上实时进行,并且该方法对于不同或变化的灯光或背景的颜色不应过于敏感.
如果有人能给我任何关于哪种方法对我有用的提示,那会很棒...
什么是在二进制图像上分离(计数)咖啡豆的适当算法？豆类可以触摸并部分重叠.
咖啡豆图片http://cmm.ensmp.fr/~beucher/ex2a.gif
我的工作实际上不是咖啡豆,但咖啡豆更容易描述.这是我计算所有现在的人并计算人们从超市监控视频中穿过一些想象线的任务中的子问题.我已经将移动的对象提取到二进制掩码中,现在我需要以某种方式将它们分开.
有人在评论中提到的两个有希望的算法:
