我正在尝试检测篮子中的红苹果数量。样品是一个空篮子、一个只有一个苹果的篮子和一个有两个苹果的篮子。
我解决问题的方法是找出篮子里什么时候没有苹果(通过使用没有红色)
绘制一个直方图,显示篮子中何时有一个苹果。我不知道如何找出篮子里有多少个苹果。
我正在尝试检测篮子中的红苹果数量。样品是一个空篮子、一个只有一个苹果的篮子和一个有两个苹果的篮子。
我解决问题的方法是找出篮子里什么时候没有苹果(通过使用没有红色)
绘制一个直方图,显示篮子中何时有一个苹果。我不知道如何找出篮子里有多少个苹果。
如果您坚持使用直方图来解决此问题,则必须使用查找表。1. 通过这种方式,您必须提供要对图像进行分类的每个类别的图像直方图样本(空篮子、篮子和里面的一个苹果、一个篮子和其中两个等等)。2. 使用这个样本,您可以为每个类(LUT)创建一个唯一的标准直方图,以及一个可以估计直方图与这些标准直方图的相似程度的误差函数(一个简单的误差函数可以是每个红色强度的直方图值) 3. 您可以从中检索(输入图像的)直方图的误差值到每个 LUT 直方图,误差最小的是您的图像所属的类别。
希望这可以帮助
这里有一些线索:
如果您熟悉机器学习和计算机视觉,我会推荐 Haar 分类(类似的人脸检测方式)。
我不知道你的测试图像中的苹果和篮子怎么样。您可以使用此OpenCV 教程计算样本的直方图。