opencv - openCV H 检测

Question

对于无人机比赛，我需要使用 openCV 进行图像处理以检测“H”（对于直升机停机坪）。我尝试了一些经典算法，但结果并不令人满意。

• SIFT（和 SURF）：所有的角度都是相同的（90 度），所以即使找到“H”，它的方向也是错误的。
• matchTemplate：相当不错，但它不是旋转和大小不变的。所以我需要做太多不同尺寸和不同方向的测试。
• 霍夫线变换：当无人机离目标太远或太近时，由于它们的粗细，它不会检测到相同的线。
• OCR 的机器学习：我忽略了如何让它准确学习，因为我正在搜索的模板是独一无二的。

有人可以给我一些建议吗？:)

编辑：这是我们需要检测的“H”：

Answer 1

识别直升机停机坪的最佳方法是训练一个 Haar 分类器，然后运行它：

1. 原始图像
2. 正负 22、45、68、90 度旋转的图像

通过添加小旋转来训练 Haar 分类器，因此上述角度应该足以覆盖图像中直升机停机坪的所有旋转。另一种方法是针对不同的旋转训练多个分类器；这更常见，因为 Haar 分类器放弃了最早的证据，并且运行多个分类器比旋转高分辨率图像要快。

也可以尝试使用旋转进行模板匹配，但这需要更多的旋转次数。