OpenCV와 Python을 정확히 사용하여 워터 에지 찾기

Question

저는 OpenCV/Python을 사용하여 물의 가장자리를 감지하려고 노력하고 있습니다. 결과는 상당히 부정확하며 견고하지 않습니다. 이것은 내가 지금까지 달성 한 것입니다 : Original Image, output image

Canny Edge detection

내가 현재 어떤 변수 (가우시안 블러의 수준, 캐니 에지 검출에 사용되는 시그마, 최대 편차를 설정하는 것입니다 뭐하는 거지 측정 된 레벨이 각 포인트 사이에서 변경 될 수 있음), 자동 '캐니 에지 감지 (중앙 픽셀 강도가 측정되고 하단 경계선을 형성하는 데 사용됨)를 수행 한 다음 하단 왼쪽 모서리에서 위쪽으로 이동하여 첫 번째 '흰색'픽셀. 이것은 프레임의 전체 길이 x 간격으로 5 번 수행됩니다.

포인트의 평균 y 값은 계산 된 것입니다. 각 포인트는 평균 픽셀과 너무 멀어 지는지, 그리고 편차 한계가 더 일찍 설정되었는지 테스트합니다. 나머지 점은 파란색 선으로 이미지에 그려집니다. 그린 된 픽셀의 평균값은 각 프레임에 기록됩니다.

30 프레임이 지나면 평균의 평균이 계산되어 빨간 선으로 그려지며 그 다음 '실제'수위라고 가정합니다.

아무에게도 더 좋은 방법이 있나요? 물의 가장자리가 더 돋보이게 만드는 것은 무엇입니까? 이 방법은 내가 녹화 한 대부분의 영상물에서 작동하지만 결과는 좋지 않습니다.

미리 감사드립니다.

Answer 1

나는 비슷한 문제에 근무하고 나는이 조언은 어떤 방법으로 당신을 도울 수 있기를 바랍니다 : 검색 영역을 제한하는

• 시도를 : 당신이 물 수준이 있어야 할 곳에에 가정을 만들 수 있습니까? 또한 수위를 정확하게 감지하는 것을 고려하십시오. 다음 프레임에서 수위가 지속적으로 감소/증가한다고 가정하는 것이 안전한가요? 천천히 변화할까요? 수위가 있다고 가정하는 것이 안전한 지역만을 고려하여 이미지를 자릅니다.
• 변경 색 공간 : 당신은 밝기 색도 분리 한하기 위해 HSV 같은 다른 색 공간에서 일을 시도 할 수
• 호우 라인 감지 변환 : 수평 특정 검색이 알고리즘을 사용하려고 이미지의 선 또는 다른 모양.
• 이미지 왜곡 : 필요하면 곡선을 수정하기 위해 이미지를 수정하거나 역 투시 매핑 (IPM)을 사용하여 원근을 취소하십시오.

가장자리 감지 알고리즘을 변경할 수도 있습니다.