이미지 크기에 의해 영향을받는 EmguCV 모양 감지

Question

주어진 이미지에서 직사각형을 감지하기 위해 Emgu 모양 감지 예제 응용 프로그램을 사용하고 있습니다. 크기가 조정 된 이미지의 크기는 종횡비가 동일하게 유지되는 경우에도 감지 된 모양의 수에 영향을주는 것처럼 보입니다. 여기 내 말은 무엇을 :

Using (400,400), actual img size == 342,400

Using (520,520), actual img size == 445,520

왜 그렇게입니까? 최적의 가치는 어떻게 결정될 수 있습니까?

감사

Answer 1

나는 EMGU에 귀하의 게시물에 대답하지만 당신은 다시 확인하지 않은하지만 그것을 상상했다. 모양 탐지는 가능성이 낮은 일치를 유지하는 원칙에 따라 작동합니다. 이렇게하면 많은 잘못된 분류가 방지됩니다. 이는 많은 이미지 처리 알고리즘에서 마찬가지입니다. 기본적으로 이없고 완벽한 설정이 있으며 디자이너는 가장 바람직한 결과를 내기 위해 가장 적절한 설정을 선택해야합니다. I.E. 실제로 존재하는 것보다 더 많은 것을 말하지 않고 대부분의 대상과 일치시킵니다.

어떤 결과를 얻으려면 각 변수를 개별적으로 조정해야합니다. 가장자리 감지 시작.

작은 이미지를 보면서 감지 된 사각형과 그렇지 않은 것의 차이점을 확인하십시오. 당신은 누락 될 수 있고 가장자리 또는 분류되지 않은 이유입니다. cannyThreshold를 조정하고 결과를 관찰하면 좋을 경우 :) 원래 값으로 돌아갑니다. 일단 만족하면 cannyThresholdLinking을 조정하고 관찰하십시오.

원하는 이미지를 얻을 때까지 계속 반복합니다. 여기서 이점은 인식 할 항목이 다른 두 항목과 일치 할 때까지 비교할 3 개의 항목이 있다는 것입니다.

검은 색과 흰색으로 비슷할 가능성이 높습니다. Hough 선 감지로 이동하십시오.

 LineSegment2D[] lines = cannyEdges.HoughLinesBinary(
      1, //Distance resolution in pixel-related units 
      Math.PI/45.0, //Angle resolution measured in radians. 
      20, //threshold 
      30, //min Line width 
      10 //gap between lines 
      )[0]; //Get the lines from the first channel 

동일한 값으로 조정하는 방법을 사용하십시오. 시간과 출력을 관찰하면 필요한 설정을 찾을 수 있습니다. 절대로 두 발로 뛰어 들어 절대 정확도가 향상되는지 알 수 없으므로 모든 값을 변경하십시오. 마지막으로 다른 모든 경우에 당신을 위해 모든 일을해야 무릎으로 변경 구형의

     if (angle < 80 || angle > 100) 
         { 
          isRectangle = false; 
          break; 
         } 

적은 변수를 허프 결과를 검사 섹션을보고 실패합니다. 그러나 그것은 여전히 ​​모두 여기에서 운동 할 수 있습니다.

직접적인 답변이 없으므로 유감이지만 계속해서 문제를 해결하시기 바랍니다. 그렇지 않으면 매번 이미지의 크기를 조정할 수 있습니다.

건배

크리스