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我正在尝试制作一个彩色对象跟踪器，它使用二进制图像和斑点检测器来跟踪目标，如下所示：https ://www.youtube.com/watch?v=9qky6g8NRmI 。但是我无法弄清楚 ThresholdBinary() 方法是如何工作的，以及它是否正确。

这是代码的相关位：

cam._SmoothGaussian(3);

blobDetector.Update(cam);
Image<Bgr,byte> binaryImage = cam.ThresholdBinary(new Bgr(145,0,145),new Bgr(0,0,0));
Image<Gray,byte> binaryImageGray = binaryImage.Conver<Gray,byte>();

blobTracker.Process(cam, binaryImageGray);

foreach (MCvBlob blob in blobTracker)
{
   cam.Draw((Rectangle)blob, new Bgr(0,0,255),2);
}

当我显示 binaryImage 时，我什至没有得到 blob。我只是得到一个黑色的图像。

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通常，此类应用程序的彩色斑点检测部分按照以下方式工作：

  1. 将图像转换为HSV（色调、饱和度、值）颜色空间。
  2. 过滤色调值接近目标值的所有像素的色调通道。阈值通常会为您提供值高于或低于阈值的所有像素。您对某个目标值附近的像素感兴趣。
  3. 对获得的掩码进行更多过滤，可能使用饱和度/值通道或移除小斑点。理想情况下，仅保留目标 blob。

一些旨在寻找绿色物体（色调〜50）的示例代码，例如视频中显示的绿球：

// 1. Convert the image to HSV
using (Image<Hsv, byte> hsv = original.Convert<Hsv, byte>())
{
    // 2. Obtain the 3 channels (hue, saturation and value) that compose the HSV image
    Image<Gray, byte>[] channels = hsv.Split(); 

    try
    {
        // 3. Remove all pixels from the hue channel that are not in the range [40, 60]
        CvInvoke.cvInRangeS(channels[0], new Gray(40).MCvScalar, new Gray(60).MCvScalar, channels[0]);

        // 4. Display the result
        imageBox1.Image = channels[0];
    }
    finally
    {
        channels[1].Dispose();
        channels[2].Dispose();
    }
}
于 2014-06-03T20:07:34.950 回答