c++ - 使用 OpenCV 检测图像中的十字

Question

我试图在OpenCV的帮助下检测输入视频流中的形状（十字） 。目前我正在设置阈值以获得我的十字架的二进制图像，效果非常好。不幸的是，我决定提取的 blob 是否为交叉的算法表现不佳。正如您在下图中所见，并非所有角都在某些视角下被检测到。

我正在使用findContours()andapproxPolyDP()来获得我的轮廓的近似值。如果我在这条近似曲线中检测到 12 个角/顶点，则假定该斑点是一个十字。

有没有更好的方法来解决这个问题？我考虑过SIFT，但算法必须实时执行，我读到 SIFT 并不真正适合实时。

Answer 1

我有一些建议可能会提供一些有趣的结果，尽管我不确定。

如果十字始终靠近图像的中心并且始终位于平面上，您可以尝试在相机和十字所在的平面之间找到​​单应性。这将使您能够将十字架的样本图像（选择不同的平面旋转）转换为可视化十字架的坐标系。然后，您可以生成可以与图像匹配的模板。您可以进行一些简单的像素一致性测试来确定是否匹配。

或者，您可以尝试训练基于Haar 的分类器来识别十字架。这种分类器常用于人脸检测，检测图像中的有向边缘，通过若干有向边缘的相对位置对人脸进行分类。它在人脸上具有良好的分类精度，并且速度极快。虽然我不能保证它在这种特殊情况下的准确性，但它可能会为简单的形状（如十字）提供一些好的结果。

Answer 2

计算凸包然后利用凸性缺陷可能会起作用。

所有的十字架都应该有四个凸面缺陷，组成四组两点或四个向量。此外，如果您的形状是十字形，那么这四个向量将有两对补角。