ओपनसीवी

Question

में गहराई रंग के आधार पर जुड़े क्षेत्र को कैसे विभाजित करना है मेरे पास जैसी एक तस्वीर है, जिसे मुझे तस्वीर को 8 ब्लॉक में विभाजित करने की आवश्यकता है।

मैं थ्रेशोल्डिंग

के बाद इस सीमा विधि

img_gray = cv2.imread(input_file,cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 
ret,thresh = cv2.threshold(img_gray,254,255,cv2.THRESH_BINARY) = 
kernel = np.array(cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3), (-1, -1))) 
img_open = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel) 
cv2.imshow('abc',img_open) 
ret1,thresh1 = cv2.threshold(img_open,254,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) # 
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh1, cv2.RETR_CCOMP ,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 

for i in range(len(contours)): 
    if len(contours[i]) > 20: 
     x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i]) 
     cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) 
     print (x, y),(x+w, y+h) 

की कोशिश की है अंतिम परिणाम कुछ एक साथ जुड़े ब्लॉकों एक बड़ा हिस्सा है, जो नहीं है कि मैं क्या आशा व्यक्त की में गठित कर रहे हैं। किसी भी अन्य तरीकों से चारों ओर

Answer 1

मैं कोशिश करता हूं और आपको एक एल्गोरिदम का एक स्केच देता हूं जो कारों को गहराई के ग्रेडियेंट के आधार पर अलग करता है। हां, बस बड़ी गहराई के ग्रेडियेंट के समोच्च को देखते हुए, कार पूरी तरह से अलग नहीं होती हैं, इसलिए, सीमा समोच्च के कुछ "परिशोधन" की आवश्यकता होती है। एक बार समोच्च पूर्ण हो जाने पर, कारों को अलग करने के लिए एक साधारण कनेक्टेड घटक क्लस्टरिंग पर्याप्त है।

यहाँ मेरी कोड है (Matlab में, लेकिन मैं इसे opencv बराबर कार्यों को खोजने के लिए बहुत जटिल नहीं है काफी कुछ कर रहा हूँ):

img = imread('http://i.stack.imgur.com/8lJw8.png'); % read the image 
depth = double(img(:,:,1)); 
depth(depth==255)=-100; % make the background VERY distinct 
[dy dx] = gradient(depth); % compute depth gradients 
bmsk = sqrt(dx.^2+dy.^2) > 5; % consider only significant gradient 
% using morphological operations to "complete" the contours around the cars 
bmsk = bwmorph(bwmorph(bmsk, 'dilate', ones(7)), 'skel'); 

% once the contours are complete, use connected components 
cars = bwlabel(~bmsk,4); % segmentation mask 
st = regionprops(cars, 'Area', 'BoundingBox'); 
% display the results 
figure; 
imshow(img); 
hold all; 
for ii=2:numel(st), % ignore the first segment - it's the background 
    if st(ii).Area>200, % ignore small regions as "noise" 
     rectangle('Position',st(ii).BoundingBox, 'LineWidth', 3, 'EdgeColor', 'g'); 
    end; 
end; 

उत्पादन

और

है

सही नहीं है, लेकिन आपको पर्याप्त करीब लाता है।

अतिरिक्त पठन:

• bwmorph: रूपात्मक कार्रवाई करने।
• bwlabel: कनेक्टेड घटकों के सेगमेंटेशन मास्क (लेबलिंग) को आउटपुट करने के लिए।
• regionprops: छवि क्षेत्रों के लिए गणना आंकड़े (उदा।, क्षेत्र और बाध्यकारी बॉक्स)।

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इसके बारे में सोचने के लिए आ रहा है, गहराई में इस तरह अच्छा ढ़ाल है, तो आपको सीमा गहराई ढाल कर सकते हैं और अच्छा जुड़ा घटकों मिलता है।

Answer 2

अनुभवहीन दृष्टिकोण इसे पाने के लिए (लेकिन यह काम करता है)

चरण 1: ग्रे पैमाने में छवि पढ़ने के बाद, सीमा नीचे कारों पाने के लिए।

ret1, car_thresh1 = cv2.threshold(cars, 191, 254, 0) 

जिसने मुझे यह दिया।

चरण 2: मुख्य छवि

car_thresh2 = car_thresh1 - cars 

जो मुझे यह दिया से इस छवि को घटाएं।

चरण 3: थ्रेसहोल्ड घटाया छवि

ret3, cars_thresh3 = cv2.threshold(car_thresh2, 58, 255, 0) 

जो मुझे इस

तो दे दी है मैं बस आप क्या किया था निकालने और carsTop में आकृति की बैठक के लिए और carsBottom और यह परिणाम है।