我一直希望有一种设备，能够从实时摄像头馈送中检测到一个物体，创建它的3D模型，然后识别它。它的工作原理很像Subnautica的Scanner工具。想象一下当我发现OpenCV时我的惊讶吧，这是一个免费使用的Python计算机视觉工具！
我的第一步是让计算机识别出摄像机画面中心有一个物体。为此，我找到了一个Canny() function，它可以检测边缘，并将其显示为黑色图像中的白色，这样就可以完整地勾勒出中心物体的轮廓。我还使用了floodFill（）函数用灰色填充白色之间的黑色区域，这表明计算机识别出那里有一个对象。
The red dot is the center of the live video.
问题是，由于两种颜色之间的模糊，边缘线可能有洞，范围从单个像素到整个缺失的线。结果，灰色出来，并没有突出显示我作为唯一的对象，而是突出显示了整个墙壁。有没有办法填补这些缺失的像素，或者有没有更好的方法来做到这一点？
1条答案
按热度按时间bqucvtff1#
欢迎来到SO和机器视觉的现有世界！
你所描述的是一个非常经典的问题，而不是一个微不足道的问题。它在很大程度上取决于你所定义的感兴趣对象的形状和外观，以及背景的整体结构、均匀性和颜色。记住，计算机对“对象”是什么没有概念，它唯一“知道”的是一个数字矩阵。
在你的例子中，你可以从颜色（或色调，查找HSV）选择背景区域开始。其他的一切都是你的对象。这是经典的绿网技术所做的，它只适用于（a）一个同质的背景，它不与你的对象共享一种颜色，（b）一个或多个不重叠的对象。
基于边的方法的问题是，您无法安全地获得闭合边，并且确定对象的内部和外部位置可能会变得棘手。
高级的方法可以让你进入神经网络的领域，但也许你应该先把基础知识弄清楚。
以下是有关转换色彩空间和提取轮廓的教程的两个链接：
https://docs.opencv.org/4.x/df/d9d/tutorial_py_colorspaces.html
https://docs.opencv.org/3.4/d4/d73/tutorial_py_contours_begin.html
如果你搞清楚了，看看立体视觉或3D成像一般，和亚航行扫描仪可能只是成为现实的一天;）
祝你好运！