2012-06-23 3 views
3

Я разрабатываю систему идентификации валюты для слепых. Мне нужно проверить, была ли зафиксирована полная валютная нота, поэтому я использовал квадратное определение для этого. В настоящее время он работает, когда фон является чисто черным или белым, но не тогда, когда фон более продвинут. Какие методы я могу использовать для решения этой проблемы?Усовершенствование обнаружения квадратов

Я использую OpenCV в качестве рамки для обработки изображений. Могу ли я использовать свертку? Как?

need enhancement for square detection.

изображение Результат моего кода:

enter image description here

ответ

1

Я не уверен, что обнаружение Прямоугольник является ли лучшим решением для того, что вы хотите сделать.

Он будет работать только эффективно, если изображение будет взято прямо из денег, и, как вы говорите, не будет устойчивым к загроможденным фонам.

Есть ли точная причина для того, чтобы не попасть в систему прямого распознавания образов? Я бы начал с изображения моей валюты и попытался выполнить распознавание объекта.

Вы найдете множество учебных пособий, которые могут помочь вам в Интернете, like for bottles или для bowls.

У вас может быть много возможностей из-за количества валют, но вы знаете, что это как минимум конечное число.

+0

Спасибо, что ответили на мой вопрос. Я новичок в opencv, и мои знания также плохи. это для моего проекта в прошлом году. время также является критическим фактором. проблема заключается в том, что изображение выполняется в изображении с серой шкалой. как эффект цветовой разницы для этого? Object Regognition - все это новая техника для меня :(может у предложить что-то? – user1476945

+0

Ну, я не вижу в этом никакой проблемы. Цвет, кажется, не очень хорошая функция, чтобы полагаться на ваш случай (цвет денег имеет тенденцию изменение в зависимости от номинала), но текстура должна быть одинаковой. Кроме того, оттенки серого будут затягивать время обработки по сравнению с цветом. Хорошим моментом для начала является https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_detection_(computer_vision) и https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform. Вы найдете много документов OpenCV для thqt;). Удачи ! – jlengrand

Смежные вопросы