相关疑难解决方法(0)

前一段时间我问了一个关于方形检测的问题,karlphillip提出了一个不错的结果.

现在我想更进一步,找到边缘不完全可见的方块.看看这个例子:

有任何想法吗？我正在使用karlphillips代码:

void find_squares(Mat& image, vector<vector<Point> >& squares)
{
    // blur will enhance edge detection
    Mat blurred(image);
    medianBlur(image, blurred, 9);

    Mat gray0(blurred.size(), CV_8U), gray;
    vector<vector<Point> > contours;

    // find squares in every color plane of the image
    for (int c = 0; c < 3; c++)
    {
        int ch[] = {c, 0};
        mixChannels(&blurred, 1, &gray0, 1, ch, 1);

        // try several threshold levels
        const int threshold_level = 2;
        for (int l = 0; …

我在HSV图像上使用直方图反投影来检测皮肤.

作为用于皮肤检测的最佳图像类型,您会建议什么？(为了获得最佳和最准确的检测)HSV,RGB或YCbCr？

每种图像的优点和缺点是什么？您认为哪种图像最适合这种特定情况？

PS:由于我的程序是如何制作的,照明并不重要

我正在做一项工作,我必须找到感兴趣的区域(ROI),然后对图像执行阈值:

因为我不是来自计算领域,所以我遇到了一些困难.

我开始尝试通过以下代码找到ROI:

// code
string filename = "2011-06-11-09%3A12%3A15.387932.bmp";

Mat img = imread(filename)

if (!img.data)
{
    std::cout << "!!! imread não conseguiu abrir imagem: " << filename << std::endl;
    return -1;
}

cv::Rect roi;
roi.x = 0
roi.y = 90

roi.width = 400;
roi.height = 90;

cv::Mat crop = original_image(roi); 
cv::imwrite("2011-06-11-09%3A12%3A15.387932.bmp", crop);

非常感谢你.