如何检测PizzaMarker

到目前为止，是否有人试图通过“仅” OpenCV找到像这样的比萨饼标记？

我正在尝试检测到这一点，但到目前为止无法获得良好的结果。我不知道该标记在图片中的位置（不可能有ROI），该标记将位于房间中的某个位置（不同的光亮效果），并且不会面向我们。我想要的是-拐角以及后来用拐角提取的该标记的方向，但首先仅是5Corners。（上，下，左，右，中心）

到目前为止，我一直在尝试：阈值，清除噪声，找到轮廓，但是并没有真正有助于取得好的结果。棋盘或方形标记通常是因为它们的（平行）线而发现的-我想这在这里无济于事...

找到这些标记的简便方法是什么？您将如何开始？使用其他颜色格式，例如HSV？

分步指导或教程非常有用。因为我在网上找不到find子。也许这个标记不叫披萨标记->有人知道真实姓名吗？

寻求帮助

2
投票

首先-谢谢您的所有帮助。似乎有几种方法是有用的。或多或少的时间膨胀。对我来说，模板匹配最简单，但标记却不同。我只用了一小部分...

<< img src =“ https://image.soinside.com/eyJ1cmwiOiAiaHR0cHM6Ly9pLnN0YWNrLmltZ3VyLmNvbS9iTURWVS5wbmcifQ==” alt =“在此处输入图像描述”>

在这个新标记中可以找到5次（负4次，正1次）：

<< img src =“ https://image.soinside.com/eyJ1cmwiOiAiaHR0cHM6Ly9pLnN0YWNrLmltZ3VyLmNvbS9TelFnMy5wbmcifQ==” alt =“在此处输入图像描述”>

现在我只使用4个最负面的点和最积极的点，并得到了我最后想要的5个点。为了更确定这一点，我检查它们是否彼此靠近，并将执行cornerSubPix（）。

1
投票

如果需要实时操作的东西，我会沿着边缘检测路线，寻找像these guys did的相交线。似乎可以快速而强大地适应照明变化。

在openCV中阅读霍夫线变换以开始使用。

附录：

黑到白是您可以拥有的最强优势。如果创建渐变图像并使用场景中发现的最强边缘（通过直方图或其他），则可以将检测范围限制为仅黑白边缘。寻找路口。这应该为您提供少量的中心点，以应用霍夫椭圆检测（或替代方法）。如果需要，您可以旋转模板以进行进一步检查。

顺便说一句。如果您沿这条路线走，OpenCV具有边缘检测，霍夫变换和FitEllipse。

1
投票

实际上，这种“比萨饼”模式是用于Viola–Jones object detection framework。

因此，我要做的是使用cv::integral(img)计算总面积表或积分图像，然后以各种比例（取决于大小）对这种模式进行详尽的搜索。在每个窗口中，您仅使用9个点（左上角，顶部中心，...，左下角）。

1
投票

您可以使用VJ训练和使用cvHaarDetectObjects来检测标记。可能不是最快的方法，但应该可以。您可以在此处找到有关使用OpenCV的对象检测方法的更多信息：http://opencv.willowgarage.com/documentation/object_detection.html