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我在我的测试应用程序中成功实现了OpenCV平方检测示例,但现在需要过滤输出,因为它非常混乱 - 或者我的代码是错误的？

我对本文的四个角点感兴趣,以减少偏斜(如此)和进一步处理......

输入输出:

原始图片:

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码:

double angle( cv::Point pt1, cv::Point pt2, cv::Point pt0 ) {
    double dx1 = pt1.x - pt0.x;
    double dy1 = pt1.y - pt0.y;
    double dx2 = pt2.x - pt0.x;
    double dy2 = pt2.y - pt0.y;
    return (dx1*dx2 + dy1*dy2)/sqrt((dx1*dx1 + dy1*dy1)*(dx2*dx2 + dy2*dy2) + 1e-10);
}

- (std::vector<std::vector<cv::Point> >)findSquaresInImage:(cv::Mat)_image
{
    std::vector<std::vector<cv::Point> > squares;
    cv::Mat pyr, timg, gray0(_image.size(), CV_8U), gray;
    int thresh = 50, N = 11;
    cv::pyrDown(_image, pyr, cv::Size(_image.cols/2, _image.rows/2));
    cv::pyrUp(pyr, …

我必须使用OpenCV编码一个物体探测器(在这种情况下,一个球).问题是,google上的每一次搜索都会返回一些带有FACE DETECTION的内容.所以我需要帮助从哪里开始,使用什么等.

一些信息:

• 球没有固定的颜色,它可能是白色的,但它可能会改变.
• 我必须使用机器学习,不必是一个复杂和可靠的,建议是KNN(这是更简单和更容易).
• 在我所有的搜索之后,我发现计算样本球直方图像的直方图并将其教导到ML可能是有用的,但我主要关注的是球的大小可以并且将会改变(越来越远离相机)和我不知道要把什么传递到ML给我分类,我的意思是......我不能(或者我可以？)只测试每个可能尺寸的图像的每个像素(从5x5到WxH) )并希望找到积极的结果.
• 可能存在不均匀的背景,如人,球后面的布等.
• 正如我所说,我必须使用ML算法,这意味着没有Haar或Viola算法.

• 此外,我想使用轮廓在Canny'ed图像上找到圆圈,只需要找到一种方法将轮廓转换为一行数据来教授KNN.

  所以...建议？

  提前致谢.;)

我使用的程序squares.c的OpenCV库的样本中找到.它适用于每个图像,但我真的无法弄清楚为什么它不能识别该图像中绘制的正方形

http://desmond.imageshack.us/Himg12/scaled.php?server=12&filename=26725680.jpg&res=medium

CANNY之后:http: //img847.imageshack.us/img847/6787/canny.jpg

在DILATE之后:http: //img593.imageshack.us/img593/3010/dilate.jpg

在RESULT图像(红色) http://img267.imageshack.us/img267/8016/resultuq.jpg

如您所见,未检测到方形.

在检测之后,我需要提取广场中包含的区域......没有投资回报率怎么可能？

我试着在窗口中实时绘制形状.形状类似于缠结,矩形,圆形,半圆形或圆形,屏幕中的"Z"使用黄色.尺寸和形状可能与原始图像不同.但程序知道所有原始形状.因为它们是预定义的.我想知道如何识别正确的形状.举个例子,

有可能这样做吗？我可以使用模板匹配吗？请在这件事上给予我帮助..