检测打开的罐子或瓶子

Question

我是新来的OpenCV，有几个问题。我需要根据它们的形状来检测瓶子或罐子。为此，我使用一个覆盆子皮板和皮相机。背景总是黑色的，不会改变。我已经尝试了许多可能的方法来解决这个问题，但没有得到令人满意的结果。我尝试过的东西包括边缘检测、形态转换、matchShapes（）、matchTemplate（）。请让我知道，如果我能做这项工作的效率和最大的准确性。

示例图像：

Answer 1

我想出了一个可能有用的方法！如果你知道更多关于罐头的事情，即宽高比，它可以通过调整矩形的大小变得更健壮！

接近

• 将图像转换为HSV颜色空间。将V增加2倍，以便有更多可见的东西。
• 找到x和y方向上的Sobel导数。计算两个方向的等权重大小。
• 使用Otsu方法设置图像阈值。
• 对图像应用Closing。
• 应用Canny边缘检测器。
• 找到Hough Line Transform。
• 找到线条图像的边框。
• 把它叠加到你的图像上

代码

image = cv2.imread('image3.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
original = np.copy(image)
if image is None:
    print 'Can not read/find the image.'
    exit(-1)

hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
H,S,V = hsv_image[:,:,0], hsv_image[:,:,1], hsv_image[:,:,2]
V = V * 2

hsv_image = cv2.merge([H,S,V])
image = cv2.cvtColor(hsv_image, cv2.COLOR_HSV2RGB)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# plt.figure(), plt.imshow(image)

Dx = cv2.Sobel(image,cv2.CV_8UC1,1,0)
Dy = cv2.Sobel(image,cv2.CV_8UC1,0,1)
M = cv2.addWeighted(Dx, 1, Dy,1,0)

# plt.subplot(1,3,1), plt.imshow(Dx, 'gray'), plt.title('Dx')
# plt.subplot(1,3,2), plt.imshow(Dy, 'gray'), plt.title('Dy')
# plt.subplot(1,3,3), plt.imshow(M, 'gray'), plt.title('Magnitude')

ret, binary = cv2.threshold(M,10,255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
# plt.figure(), plt.imshow(binary, 'gray')

binary = binary.astype(np.uint8)
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (20, 20)))
edges = cv2.Canny(binary, 50, 100)
# plt.figure(), plt.imshow(edges, 'gray')

lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,3.14/180,50,20,10)[0]
output = np.zeros_like(M, dtype=np.uint8)
for line in lines:
    cv2.line(output,(line[0],line[1]), (line[2], line[3]), (100,200,50), thickness=2)
# plt.figure(), plt.imshow(output, 'gray')

points = np.array([np.transpose(np.where(output != 0))], dtype=np.float32)
rect = cv2.boundingRect(points)
cv2.rectangle(original,(rect[1],rect[0]), (rect[1]+rect[3], rect[0]+rect[2]),(255,255,255),thickness=2)
original = cv2.cvtColor(original,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.figure(), plt.imshow(original,'gray')


plt.show()

注意：您可以取消注释显示每个步骤结果的行！我只是为了便于阅读而评论它们。

结果

注意：如果你知道你的罐头的长宽比，你可以把它修好！

我希望这会有帮助。祝你好运：）