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python - 使用OpenCV实时检测不同形状的交通标志

问题描述

我正在尝试创建一个可以从摄像头检测交通标志的应用程序。但是，我在检测标志时遇到了一些困难。

由于交通标志的颜色可能不同，所以我希望先检测标志的形状。

我试图首先找到所有轮廓并尝试检测每个轮廓的形状。但是，标志的轮廓不够清晰，并且树背景包含许多会影响检测的小轮廓。使程序无法找到交通标志的完整轮廓。我知道使用 openCV 中的 fastNlMeansDenoisingColored() 可以显着消除噪声并使检测变得更加准确。但是对于实时处理来说太慢了。

我不仅要检查圆形标志，还要检查三角形或四边形标志。因此，我希望先找到所有物体的轮廓，并尝试检查物体的形状。

这是我用来查找图片内部轮廓的代码，它是结果。我要开发一个iOS应用程序，所以它是在objective-c中的。

- (cv::Mat)findSigns:(cv::Mat)src {
    Mat edge;
    Mat src_gray;
    cvtColor(src, src_gray, COLOR_RGB2GRAY);
    medianBlur(src_gray, src_gray, 5);
    Canny(src_gray, edge, 80, 80, 3);
    Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3,3));
    Mat dilated;
    cv::dilate(edge, dilated, kernel);
    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
    RNG rng(12345);
    cv::findContours(edge, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    Scalar color = Scalar(255, 0, 255);
    for(int i = 0; i<contours.size(); i++){
        std::vector<cv::Point> c = contours[i];
        double area = cv::contourArea(c);
        if (area > 100) {
            drawContours(src, contours, i, color, 2, 8, hierarchy);
        }
    }

    edge.release();
    src_gray.release();
    kernel.release();
    dilated.release();

    return src;
}

src图片：

src图片

结果没有过滤掉小面积的轮廓

由于轮廓太多，所以我尝试去除小面积的轮廓。这是结果。

最后结果

此外，我还尝试检查 hierarchy[i][2] == -1 是否有任何闭合轮廓。但它们都等于-1。

请问我应该如何检测交通标志的形状？我应该通过移除绿色对象来移除树背景以便于检测吗？

标签： pythonc++iosopencvvision

解决方案

要正确检测轮廓，您需要先对图像进行平滑处理。

请检查链接以供参考。链接：http ://answers.opencv.org/question/164533/how-to-smooth-the-edges-of-a-low-quality-image/

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