檢測洋蔥田中的洋蔥坐標？

Question

由於缺乏數據，我被要求實施一種非數據驅動的方法來查找洋蔥領域中洋蔥的坐標。 該圖像將是一個抬高的前視圖。

這是洋蔥地的圖像：

我嘗試了以下方法：

img = cv2.imread("/content/Onion1.jpeg",0)
img_blur = cv2.blur(img,(5,5))
edges = cv2.Canny(img_blur,150,200)

最終得到的output：

我可以通過哪些方法更好地實現目標，即找出圖像中洋蔥的坐標？ 我們能否以某種方式利用洋蔥成排種植或其他一些我明顯遺漏的明顯事實？ 非常感謝任何幫助/建議。 另外，請注意，我對 OpenCV 非常陌生。

Answer 1

這是使用 k-means 進行的分類，它可以找到洋蔥，因為它們可以通過他的顏色明顯區分，但這通常不適用於其他照片。

它在numClustersToIdentify = 4不同的 colors 中分離圖像

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt


def downloadImage(URL):
    """Downloads the image on the URL, and convers to cv2 BGR format"""
    from io import BytesIO
    from PIL import Image as PIL_Image
    import requests

    response = requests.get(URL)
    image = PIL_Image.open(BytesIO(response.content))
    return cv2.cvtColor(np.array(image), cv2.COLOR_BGR2RGB)


URL = "https://i.stack.imgur.com/eVS6X.jpg"

# Read image
im = downloadImage(URL)


# types of colors to be detected
numClustersToIdentify = 4

# classify the image in types of colors
linearImg = im.reshape((im.shape[1]*im.shape[0], 3))
kmeans = KMeans(n_clusters=numClustersToIdentify)
s = kmeans.fit(linearImg)
imgLabels = s.labels_.reshape(im.shape[0], im.shape[1]).astype(np.uint8)
imgLabels = cv2.normalize(imgLabels, None, 0, 255,
                          cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8UC1)

cv2.imshow("Image", im)
cv2.waitKey(10)
cv2.imshow("Labels", imgLabels)
cv2.waitKey(10)

fig, ax = plt.subplots(numClustersToIdentify, 1)

for i, label in enumerate(np.unique(imgLabels)):
    ax[i].imshow(imgLabels == label)
    ax[i].axis('off')
plt.show()