Поиск лазерной линии opencv

Question

Я хочу обнаружить лазерную линию для автономной системы.

Моя работа до сих пор: 1. Я разделить изображение в RGB каналов 2. Использование только красный канал из-за использования красной лазерной линии 3. прибудете пороговое значение вручную 4.searching бинарного изображения для value! = 0

Я не могу установить его вручную для использования в автоматизированной системе любых идей, как решить проблему?

И только поиск наивысшего пика на изображении недостаточно хорош из-за падения солнечного света.

Возможно, я смогу найти короткие пики .. Поскольку в области лазерной линии яркость увеличивается быстро, а затем быстро уменьшается после лазерной линии.

Как я могу понять, что в opencv?

Answer 1

Обновленный

Хорошо, я имел взгляд на обновленной картины. Мой алгоритм сводится к следующим шагам.

• Найти ярчайший Column (т.е. линии лазера) в Image

• Найти Dark Gap в Brightest Колонке

• Найти соседний столбец, Brightest в Gap в лазерной линии

Шаг 1 - Найдите самую яркую колонку (например, лазерную линию) в изображении

Самый простой способ сделать это - сжать изображение вниз, так что оно по-прежнему является его первоначальной шириной, но всего на один пиксель, эффективно усредняющий пиксели в каждом вертикальном столбце изображения. Затем примените -auto-level, чтобы контрастировать растягивание со всем диапазоном 0-255 и пороговым значением на 95%, чтобы найти все столбцы, которые находятся в пределах 5% от самого яркого. Затем найдите пиксели с пороговым значением до белого (#ffffff). Это одна строка в ImageMagick, следующим образом:

convert http://i.stack.imgur.com/1P1zj.jpg -colorspace gray \ 
    -resize x1!            \ 
    -auto-level            \ 
    -threshold 95% text: | grep -i ffffff 

Выход:

297,0: (255,255,255) #FFFFFF white 
298,0: (255,255,255) #FFFFFF white 
299,0: (255,255,255) #FFFFFF white 

Итак, теперь я знаю, что столбцы 297-299 являются те, где линия лазера. Обратите внимание, что если изображение слегка повернуто или лазер не является вертикальным, яркий столбец будет разделен на несколько столбцов. Чтобы противодействовать этому, вы можете уменьшить ширину изображения в два или три раза, чтобы соседние столбцы, как правило, сливались в одну на меньшем изображении, а затем просто увеличивали столбец с помощью коэффициента сжатия, чтобы найти исходное положение.

На этом завершается шаг 1, но альтернативный метод следует перед шагом 2.

я разделить изображение на столбцы шириной 1 пиксель с:

convert input.png -crop 1x +repage line%d.png 

Теперь найти самый яркий столбец (один с самым высоким средней яркости) с:

for f in line*; do m=$(convert -format "%[fx:mean]" $f info:);echo $m:$f ;done | sort -g 

, который дает этот

... 
... 
0.559298:line180.png 
0.561051:line185.png 
0.561337:line306.png 
0.562527:line184.png 
0.562939:line183.png 
0.584523:line295.png 
0.590632:line299.png 
0.644543:line296.png 
0.671116:line298.png 
0.71122:line297.png  <--- brightest column = 297 

Шаг 2 - Найти Dark Gap в Brightest Колонка

Теперь я беру столбец 297 и автоматический уровень его так, темная часть становится равным нулю, а светлая часть становится белым, то я отрицаю его.

convert line297.png -colorspace gray -auto-level -threshold 20% -negate txt: 

... 
0,100: (0,0,0) #000000 black 
0,101: (0,0,0) #000000 black 
0,102: (0,0,0) #000000 black 
0,103: (0,0,0) #000000 black 
0,104: (0,0,0) #000000 black 
0,105: (0,0,0) #000000 black 
0,106: (0,0,0) #000000 black 
0,107: (0,0,0) #000000 black 
0,108: (255,255,255) #FFFFFF white <- gap in laser line 
0,109: (255,255,255) #FFFFFF white <- gap in laser line 
0,110: (255,255,255) #FFFFFF white <- gap in laser line 
0,111: (255,255,255) #FFFFFF white <- gap in laser line 
0,112: (0,0,0) #000000 black 
0,113: (0,0,0) #000000 black 
... 
0,478: (0,0,0) #000000 black 
0,479: (0,0,0) #000000 black 

Шаг 3 - Найти соседний столбец, Brightest в Gap в лазерной линии

Теперь, если я умножим эту колонку с каждым из колонн по обе стороны от него, всех частей других столбцов, не находятся в зазоре в лазерной линии, станет нулевой, и все части, находящиеся в зазоре в лазерной линии, будут умножаться и суммироваться, когда я прохожу через столбцы с каждой стороны столбца 297.

Итак, я проверяю столбцы от 240 до 340, умножая каждый столбец на маску с предыдущего шага и видя нг, какой из ярких в щели в линии лазера:

for i in {240..340} ;do n=$(convert line${i}.png mask.png -compose multiply -composite -format "%[mean]" info:);echo $n:$i ;done | sort -g 

Выход выглядит следующим образом:

458.495:248 
466.169:249 
468.668:247 
498.294:260 
502.756:250 
536.844:259 
557.726:258 
564.508:251 
624.117:252 
627.508:253 <--- column 253 is brightest 

Тогда можно видеть, что колонка 253 является самой яркой в ​​той области, где лазерный луч самый темный. Таким образом, смещенная линия находится в колонке 253.

Я уверен, что эту технику можно было бы сделать довольно легко в opencv.

Оригинал ответа

Я могу сказать вам, как это сделать, но не дает вам код для opencv, как я предпочитаю использовать ImageMagick. Я разделил изображение на ряд вертикальных изображений, каждый размером 1 пиксель, то есть одиночные пиксельные столбцы. Затем я получаю среднее значение яркости во всех столбцах и сразу вижу самый яркий столбец. Она работает довольно хорошо, вот как я тестировал алгоритм:

Split image into single pixel columns 
convert http://i.stack.imgur.com/vMiU1.jpg -crop 1x +repage line%04d.png 

Посмотрите, что мы получили:

ls line* 
line0000.png line0128.png line0256.png line0384.png line0512.png 
line0001.png line0129.png line0257.png line0385.png line0513.png 
... 
line0126.png line0254.png line0382.png line0510.png line0638.png 
line0127.png line0255.png line0383.png line0511.png line0639.png 

Да, 640 вертикальных линий. Проверьте размер одного ...

identify line0639.png 
line0639.png PNG 1x480 1x480+0+0 8-bit sRGB 1.33KB 0.000u 0:00.000 

Да, это 1 пиксель в ширину и 480 пикселей в высоту.

Теперь получить в виду яркость всех линий и сортировать по яркости:

for f in line*; do m=$(convert -format "%[fx:mean]" $f info:);echo $m:$f ;done | sort -g 

Выход

0.5151:line0103.png 
0.521621:line0104.png 
0.527829:line0360.png 
0.54699:line0356.png 
0.567822:line0355.png 
0.752827:line0358.png <--- highest brightness 
0.76616:line0357.png <--- highest brightness 

Столбцы 357 и 358, кажется, легко идентифицируются в качестве ответа.