opencv - 使用 OpenCV 检测写在白板上的符号

Question

我正在尝试用黑色/蓝色/红色/绿色标记检测写在白板上的形状。形状可以是圆形、矩形或三角形。图片可以在这篇文章的底部找到。

我使用 OpenCV 作为图像识别的框架。

我的首要任务是研究并列出可用于检测的不同策略。到目前为止，我发现了以下内容：

1）灰度，模糊，Canny Edge，轮廓检测，然后一些逻辑来确定检测到的轮廓是否是形状？

2) 具有不同形状特征的 Haar 训练

3）SVM分类

4) 灰度、模糊、Canny Edge、霍夫变换和某种颜色分割？

还有其他我错过的策略吗？任何较新的文章或经过测试的方法？你会怎么做？

更新：第一个策略似乎效果最好，但远非完美。当盒子没有关闭，或者白板有很多噪音时，就会出现问题。Haar 训练似乎不是很有效，因为检测的形状很简单，没有很多特定的特征。我还没有尝试过 CNN，但它似乎最适合图像分类，而不是检测较大图像中的形状（但我不确定）

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我认为第一个选项应该有效。您可以使用傅立叶描述符来对分段形状进行分类。

另外，也许你可以在这里找到有用的东西：

如果您想尝试更具挑战性但更现代的方法，请考虑深度学习方法（我将从 CNN 开始）。互联网上有许多可用的实现。虽然对于这个特定的项目来说这可能是一种矫枉过正，但它可能会在未来帮助你......

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