2D 이미지에서 마커를 감지합니다

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/1698355

문제

2D 객체 감지에 도움을 받기를 바라고 있습니다. 이것이 구현 될 컨텍스트에 대한 간단한 개요를 제공하겠습니다.

천장의 이미지가 있습니다. 천장에는 카메라의 방향을 결정할 수 있도록 마커가 표시됩니다. 사진은 항상 똑바로 향합니다. 저의 목표는 이미지에서 이러한 마커 중 하나를 감지하고 회전을 결정하는 것입니다. 따라서 회전 및 스케일링 (적은 범위)은 이미지 감지에 사용 된 두 가지 주요 요인이됩니다. C# 또는 Matlab (아직 확실하지 않음)에 소프트웨어를 작성할 것입니다.

예를 들어, 마커는 다음과 같은 화살표 일 수 있습니다.

Reference Arrow

천장에서 찍은 이미지에는 마커가 포함됩니다. 소프트웨어는 단일 마커를 감지하고 170도 회전했는지 확인해야합니다.

Ceiling Arrows

이미지 분석에 대한 사전 경험이 없습니다. 나는 이미지 처리가 상당히 광범위한 주제라는 것을 알고 있으며, 내가 어떤 방향으로 취해야하는지, 어떤 기술이 내 응용 프로그램에 가장 적합한 지에 대한 조언을 받기를 바랐다. 감사!

도움이 되었습니까?

해결책

Matlab을 추천하거나 C#을 사용하려는 경우 EMGU CV 꽤 좋습니다.

허프는 변형됩니다 좋은 생각입니다. 이미지의 가장자리를 감지하면 캐니 엣지 탐지기, 당신은 에지 이미지를 얻습니다 (값의 경우 1 또는 0 만있는 이진 이미지).

그런 다음 Hough 직선 변환 (본질적으로)은 선에 대한 매개 변수 기능을 사용하여 가장자리 이미지에서 각 흰색 픽셀에 대한 선을 회전시키고 총 흰색 수를 계산합니다 (1). 각 스펀 라인을 따라 픽셀을 하고이 정보를 라인의 매개 변수로 인덱싱 된 데이터를 저장하는 큰 축적기 에이 정보를 저장합니다.

대체 텍스트 http://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/af/hough_space_plot_example.png

위의 예에서, 라인의 파라 메트릭 형태는 다음과 같습니다.

rho = x*cos(theta) + y*sin(theta)

Rho가 거리이고 Theta는 각도입니다.

보시다시피, 빈을 특정 방향으로 보면 해당 각도에 얼마나 많은 선이 지향되는지 알 수 있습니다. 물론 화살표 당 5 개의 다른 선이 있지만 너무 어렵지 않아야하기 때문에 그 각도로 어떤 선이 그 각도로 지향되는지 알아 내기 위해 추가 작업을 수행해야합니다.

다른 팁

나는이 분야에 직접적으로는 아니지만 에지 탐지를 구체적으로 살펴보면서 시작하라고 말할 것입니다. 수학/엔지니어링에 대한 배경 지식이있는 경우 자료는 이해하기 쉽습니다.

이것은 몇 가지 아이디어를 촉발하는 것처럼 보였습니다.http://www.cfar.umd.edu/~fer/cmsc426/lectures/edge1.ppt

컴퓨터 비전에서 항상 그렇듯이 첫 번째 문제는 이미지 조명 및 획득입니다. 더 나아 가기 전에 마커가 천장에 인쇄되는 방법, 형태가 무엇인지, 어떤 조명을 볼 수 있는지, 그리고 마커를 보려고 선택한 카메라 설정을 설정하십시오.

좋은 재료, 좋은 조명 및 좋은 카메라가 주어지면 이미지를 처리하는 데 전혀 아무런 문제가 없을 수 있습니다. 예를 들어, 레트로 반사 재료에 완전 화살표를 인쇄 할 수 있으며, 예보다 긴 꼬리가 길고 카메라에 색상의 빛과 해당 필터를 사용하십시오. 이제 이미지에있는 모든 것은 화살표입니다. 이미지를 획득하는 다른 방법이 많이 있습니다.

평범한 화살표가 있으면 간단한 블로브 분석 (이미지에서 객체의 통계적 모멘트를 컴퓨팅하는 것으로 구성됨)은 많은 정보를 제공합니다. 각 화살표는 7 개의 HU 모멘트에 대해 거의 동일한 값을 가져야하므로 개체를 필터링 할 수 있습니다. 효율적으로, 중앙 모멘트에서 계산 된 방향은 화살표의 각도를 제공합니다. Blob 분석은 통계적 일 뿐이며 매우 빠릅니다.

마커와 방향을 강력하게 감지하기 위해 여러 시스템이 개발되었습니다.

당신의 주요 목표가 배우는 것이 아니라 신청서를 만들려면이 중 하나를 사용하는 것이 좋습니다. 초보자가 이미지에서 임의의 마커의 위치와 방향을 강력하게 감지하는 것은 사소한 작업이 아닙니다.

반면에, 학습에 관심이 있다면, 나는 또한 당신을 Artoolkit로 안내 할 것입니다 출판물 (및 그들의 참조) 마커 감지를 강력하게 구현하는 방법을 설명합니다.

에지 감지를 탐색해야하므로 허프 필터를 살펴보십시오. 그 후 패턴 분류기와 기능 추출을 조사해야합니다.

이 종이 에지 감지없이 작동하는 것으로 보이는 알고리즘이 있습니다.이 책은 발췌 일단 가장자리 감지를 한 후에는 의도 한 기호 탐지의 종류를 더욱 방향으로 지정합니다.

투영 지오메트리 (대부분의 카메라) 하에서 획득 된 이미지의 방향을 결정하는 엄격한 방법은 소실점 그리고 사라지는 라인. 좋은 소식 : 마커를 사용 하여이 정보를 찾을 수 있습니다! 더 좋은 소식, 이미지가 될 수 있습니다 정류, 이미지 열 (y 축)은 위쪽 방향에 해당합니다. Hartley와 Zisserman 's Book의 8 장 에서이 내용에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 컴퓨터 비전의 다중보기 형상.

또한 아마도 당신은 방사형 왜곡 문제, 카메라 렌즈로 인한 왜곡. 다른 사람은 화살표 탐지 문제에 대해 옳습니다. 가장자리 감지 그리고 나서, 허프 변환 또는 템플릿 매칭. 곤잘레스와 우즈의 책을 참조하십시오 디지털 이미지 처리 자세한 내용은.

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