Rilevamento dell'area rettangolare luminosa in un'immagine usando OpenCv

Question

Ho già fatto una domanda Marking an interest point in an image using c++. Ho utilizzato la stessa soluzione e ottenuto il punto richiesto utilizzando la soglia adattativa e Blob Detection Algorithm (Aree in crescita). Ho la figura fonte originale dove voglio rilevare la regione rettangolare al centro

Immagine originale:

.Ma dopo che ho usato l'algoritmo, ho qualcosa di simile (i dettagli sono visibili se si apre in una nuova scheda)

contrassegnata Image:

cui parte la regione rettangolare macchie luce luminoso giorno illuminate sono anche visibili. Ho usato il filtro bilaterale, ma ancora non sono in grado di rilevare la regione rettangolare.Ma questo algoritmo funziona per l'immagine notturna dove lo sfondo è più scuro come previsto.

qualcuno può suggerire me se lo stesso algoritmo con alcune modifiche è sufficiente o altri modi efficaci sono disponibili ..

Grazie

Answer 1

Utilizzando una semplice combinazione di sfocatura & soglia sono riuscito ad ottenere questo risultato (ridimensionata per scopi di visualizzazione):

Dopo di che, l'applicazione di erosione & the squares.cpp technique (che è un esempio di OpenCV):

che è quasi il risultato che si sta cercando: la parte inferiore del rettangolo è stata rilevata correttamente. Tutto ciò che devi fare è aumentare l'altezza del rettangolo rilevato (riquadro rosso) per adattarlo alla tua area di interesse.

Codice:

Mat img = imread(argv[1]); 

    // Blur 
Mat new_img = img.clone(); 
medianBlur(new_img, new_img, 5); 

// Perform threshold 
double thres = 210; 
double color = 255; 
threshold(new_img, new_img, thres, color, CV_THRESH_BINARY); 
imwrite("thres.png", new_img); 

// Execute erosion to improve the detection 
int erosion_size = 4; 
Mat element = getStructuringElement(MORPH_CROSS, 
            Size(2 * erosion_size + 1, 2 * erosion_size + 1), 
            Point(erosion_size, erosion_size)); 
erode(new_img, new_img, element); 
imwrite("erode.png", new_img); 

vector<vector<Point> > squares; 
find_squares(new_img, squares); 
std::cout << "squares: " << squares.size() << std::endl; 

draw_squares(img, squares); 

imwrite("area.png", img); 

EDIT:

La funzione find_squares() restituisce un vettore con tutte le piazze trovate nell'immagine.Poiché itera su ogni canale dell'immagine, sul tuo esempio rileva con successo la regione rettangolare in ciascuna di esse, quindi stampa le uscite squares.size()3.

Come quadrato può essere vista come un vettore di 4 (X, Y) coordinate, OpenCV esprimere questo concetto come vector<Point> permette di accedere X e Y parte la coordinata.

Ora, la stampa squares revelead che i punti sono stati rilevati in senso antiorario:

1st ------ 4th 
|   | 
|   | 
|   | 
2nd ------ 3rd 

Seguendo questo esempio, la sua abbastanza ovvio che se è necessario aumentare l'altezza del rettangolo è necessario modificare la Y del 1 ° e 4 ° punti:

for (int i = 0; i < squares.size(); i++) 
{ 
    for (int j = 0; j < squares[i].size(); j++) 
    { 
    // std::cout << "# " << i << " " << squares[i][j].x << ","<< squares[i][j].y << std::endl; 
     if (j == 0 || j == 3) 
      squares[i][j].y = 0; 
    } 
} 

Answer 2

Nell'immagine mostrati sopra, vorrei suggerire

1. o una normale operazione di soglia che dovrebbe funzionare piuttosto bene o

2. un codice catena "linea calcolata" on "o

3. trovare i gradienti nell'istogramma.

Ci sarebbero molte altre soluzioni. Prenderemo in considerazione la sottrazione dell'ombreggiatura dello sfondo se questo è coerente.