Определение формы стрелки с помощью OpenCV

Question

В настоящее время я пытаюсь обнаружить стрелку и ее ориентацию с помощью OpenCV. Я сделал процесс обнаружения контура, который работает нормально, но моя проблема связана с стороной, соответствующей форме.

Я попытался использовать функцию matchShapes в OpenCV, но мои результаты кажутся очень плохими. Я использую простой шаблон изображения и обработанное изображение (обычно фото, но для теста я использовал простое изображение)

изображения шаблона:

Обработанные изображения:

Использование этих двух символов matchShapes говорит мне, что квадрат слева больше похож на шаблон, который стрелка на изображении. Я не знаю, откуда это взялось.

Является ли matchShapes плохой функцией для этого использования? Кто-то сказал мне использовать SIFT-алгоритм, но разве это не слишком много для такой простой формы?

Спасибо,

Answer 1

В конце концов, я использовал алгоритм SURF, как я хотел, чтобы найти более сложные объекты;)

Answer 2

Я хотел бы попробовать работать с Image moment найти форму. Для этого вам нужно найти различные свойства области изображения. И самое лучшее - это бинаризировать изображение. Сначала я расскажу вам несколько методов, чтобы описать форму, которой они не должны что-то делать с моментом изображения.

Прежде всего, будет окружность/периметр формы. Вычисляя периметр, вам нужно суммировать длину всех контурных элементов формы. Затем можно вычислить площадь фигуры, вы можете подсчитать пиксели или взять расстояние между шнурами, как in this post. С периметром и площадью можно рассчитать circularity объекта/формы. Более подробно вы можете создать ограничительную рамку и выпуклую оболочку. Последнее, но не менее важное, имеет центр тяжести. Это некоторые свойства, с помощью которых вы можете создавать собственные векторы объектов, но вы должны быть немного креативными. Или вы можете использовать момент изображения.

Я не уверен, что в OpenCV существует момент изображения, лучшим и надежным моментом является момент hu. Я нашел некоторое объяснение здесь в stackoverflow: Meaning of the seven Hu invariant moments function from OpenCV. Hu моментально устойчив к вращению, трансляции и масштабированию. Так идеально подходит для вашей проблемы.