如何使用OpenCv Python检测图像上的特定标记

Question

我试图检测物体上的一个标记，并确定它是从中心向左还是向右。 以下标有绿色箭头的内容是我试图检测的内容：

图片：

我已经阅读了opencv文档，但找不到类似的方法。 现在的基本步骤是只检测图像的具体细节，每次都要工作，然后我期待着确定它是在右边还是左边

我该怎么做

编辑：我尝试了shawn的方法，看看它是否有效，并且得到了答案。唯一的问题是，通过我的实验，我似乎无法得到shawn答案中所示的完美a值

Answer 1

我已经尝试使用HSV目标检测，并取得了一些相当好的结果，但现在唯一的问题是，我只有蒙面版本的图像，我想从中检测标记，这是一个相当中等大小的轮廓

这幅图将阐明这一点：

Answer 2

如果您的图像都相对相似，您应该能够应用一些过滤器（模糊和阈值）来突出感兴趣的区域

之后,；执行一些水滴检测：

其实,；使用下面链接中的答案，我就能够做到这一点；稍微调整一下

OpenCVs BlobDetector crashes

Answer 3

我猜这是显微镜的输出

首先，您必须检测（定位）图像中的对象：

1. 我的默认解决方案是使用机器学习模型进行对象检测。如果您有大量标记数据（例如带注释的图像），则可以使用这种方法。 例如，您可以为此问题训练一个YOLOv3微型模型。无需深入研究太多代码，您就可以找到检测不同内容的教程，并将其应用于您的问题。例如，您可以遵循this tutorial，然后您将提出更具体的问题

2. 如果您熟悉使用机器学习和PyTorch和TensorFlow等框架的对象检测，您可以找到比YOLOv3 tinyfrom the GitHub更轻的模型，并可以重新训练它们

您可以使用机器学习实现疯狂的精确度，但是，还有其他方法：

1. 机器学习以外的其他解决方案可能是object detection using contour plots或object detection using HSV color space。您可以在YouTube或其他教程平台上找到其他无需机器学习的图像处理方法

也许您可以按照这些教程进行操作，然后询问更具体的代码相关问题，如“为什么模糊不适用于我的等高线图代码？”

其次，在能够检测到对象后，应提取边界框坐标中心，并将其与图像中心坐标进行比较。

如果检测到的对象边界框中心的X坐标大于（图像宽度）/2，则对象位于图像右侧。如果较小，则检测到的对象位于图像的左侧

希望这能回答你的问题