image-processing - 如何根据颜色和大小分割对象？

Question

我有两个使用 Open-CV 处理的图像处理问题。

1. 识别彼此不同颜色的相似物体。
2. 识别彼此不同大小的相似颜色对象。

场景 1 和 2 的示例图像；

1

2

两幅图像都具有三种类型的感兴趣对象。（三种颜色或尺寸）

我遇到的技术包括阈值化，然后使用带有像素计数的腐蚀，使用 RGB 值进行颜色分割。

什么是好的工作链，什么是好的起点？

Answer 1

对于颜色分割，您应该远离 RGB，因为相似的颜色不是线性相关的。

例如，2 种相似的颜色（具有相同的色调）可能具有非常不同的 RGB 值：

最好使用颜色空间，如 LUV 或 HSV，它们已将颜色与亮度分开。例如，您可以尝试对 LUV 的 U、V 分量进行聚类算法。

Answer 2

看看cvBlob，它工作得很好，可以处理复杂的形状。

Answer 3

1. 显然，使用 RGB 值可能是从这里开始的最佳方式。使用函数 cvSplit，它将为您提供三个分离的计划 B、G 和 R（使用 OpenCV 的 BGR 顺序，而不是 RGB）。在每一个中，您应该只看到相应颜色的圆圈。

2. 我建议在这里首先使用 Canny 算法执行边缘检测，通过函数 cvCanny 在 OpenCV 中实现，然后使用 Hough 算法进行圆检测，也在 OpenCV 中实现。如果我没记错的话，霍夫圆的 OpenCV 函数会返回圆属性（半径...），这将允许您根据圆的大小来识别圆。2. 的另一个选项是使用形态学的 Hit&Miss 算法。我从来没有在 OpenCV 中使用过形态学，只在 Matlab 中使用过。

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