在嘈雜的圖像上查找對象的位置

Question

我有一堆圖像，我需要確定十字的位置，以進一步變換圖像和對齊過程。 問題在於圖像非常嘈雜，而我對計算機視覺的所有這些東西都是陌生的。 通常，我正在嘗試通過opencv和python解決任務。 我已經嘗試了opencv庫教程中描述的幾種方法，但是沒有得到合適的結果。

考慮： 我需要確定十字中心的確切位置（我可以手工完成像素精度）。 我通過findContours函數獲得的最佳結果。 我已經采用了本教程中的代碼，並且得到了：

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import random

random.seed(42)

img = cv.imread("sample.png")
img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
img_gray = cv.blur(img_gray, (3,3))

threshold = 150

dst = cv.Canny(img_gray, threshold, threshold * 2)
_, contours, hierarchy = cv.findContours(dst, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

result = np.zeros((dst.shape[0], dst.shape[1], 3), dtype=np.uint8)
for i in range(len(contours)):
    color = (random.randint(0, 256), random.randint(0, 256), random.randint(0, 256))
    cv.drawContours(result, contours, i, color, 2, cv.LINE_8, hierarchy, 0)

cv.imwrite("result.png", result)

fig, ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(10, 10);
ax.imshow(result, interpolation='none', cmap='gray');

結果是： 現在，我對以下步驟感到困惑。 如何定義哪個輪廓是交叉的，哪個不是？ 如何處理由多個輪廓組成的十字架？

任何幫助都非常感謝！

Answer 1

一種簡單的確定交叉點和不交叉點的方法是，在每個輪廓上創建一個綁定框x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)並選擇具有h（高度）和w（重量）大於您提供的閾值。 如果您觀察到圖像上的噪點與十字架一樣大。

我還舉例說明了我將如何解決這一任務。 您可以嘗試通過執行直方圖均衡化，然后使用OTSU閾值進行閾值化並對閾值進行開放（侵蝕然后進行擴張）來對圖像進行去噪。 然后，您可以過濾出輪廓的高度和權重的十字，然后計算上述標准中輪廓的每個邊界框的中點。 希望能有所幫助。 干杯!

例：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('croses.png')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
equ = cv2.equalizeHist(gray)
_, thresh = cv2.threshold(equ,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
kernel = np.ones((2,2),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel, iterations = 2)
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(opening,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

for cnt in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
    if w > 40 and h > 40:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
        cv2.circle(img,(int(x+(w/2)), int(y+(h/2))),3,(0,0,255),-1)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

結果：