Обнаружение формы EmguCV, подверженное влиянию размера изображения

Question

Я использую приложение примера обнаружения формы Emgu для обнаружения прямоугольников на заданном изображении. Размеры измененного изображения, по-видимому, влияют на количество обнаруженных фигур, даже если соотношение сторон остается неизменным. Вот что я имею в виду:

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

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

Почему это так? И как определить оптимальное значение?

Благодаря

Answer 1

Я ответил на свой пост на EMGU, но понял, что вы не проверили назад, но это он. Обнаружение формы работает по принципу маловероятных совпадений, которые предотвращают множество ложных классификаций. Это справедливо для многих алгоритмов обработки изображений. В основном есть no идеальная настройка, и дизайнер должен выбрать наиболее подходящие настройки для получения наиболее желаемых результатов. И.Е. соответствуют большинству объектов, не говоря о том, что их больше, чем есть на самом деле.

Вам нужно будет настроить каждую переменную отдельно, чтобы увидеть, какие результаты вы получите. Начните с обнаружения края.

Image<Gray, Byte> cannyEdges = gray.Canny(cannyThreshold, cannyThresholdLinking); 

Посмотрите на свое изображение меньшего размера, посмотрите, какая разница между обнаруженными прямоугольниками и тем, что нет. Вам может быть недостает и край или угол, поэтому он не классифицируется. Если вы настраиваете cannyThreshold и наблюдаете за результатами, если это хорошо, то держите его :) если плохо :(вернитесь к исходному значению. После того как вы удовлетворены, отрегулируйте cannyThresholdLinking и наблюдайте.

Вы будете продолжать повторять это, пока не получите предпочтительное изображение преимущество состоит в том, что у вас есть 3 элемента для сравнения, вы будете продолжать, пока элемент, который не распознается, соответствует двум другим.

Если они похожи, вероятно, это черно-белое изображение, которое вам нужно перейти к обнаружению линий Hough.

 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 

Использовать тот же метод настройки одного значения в время и наблюдение за выходом, вы, надеюсь, найдете нужные вам настройки. Никогда не прыгайте обеими ногами и не изменяйте все значения, поскольку вы никогда не узнаете, улучшаете ли вы точность или нет. Наконец, если все остальное не смотреть на раздел, который проверяет результаты HOUGH для прямоугольника

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

Меньше переменных для изменения в Хаф должен делать всю работу за вас. но все же все это могло бы сложиться здесь.

Извините, что нет прямого ответа, но я надеюсь, что вы держитесь за это и решаете проблему. Кроме того, вы всегда можете изменять размер изображения каждый раз.

Приветствия

Chris