Обнаружение линии футбольного поля - PullRequest
Новая
       55

Обнаружение линии футбольного поля

0 голосов
/ 15 ноября 2018

Я хотел создать модель, которая может определять линии поля штрафных площадей.Мне удалось получить желаемые результаты для одного конкретного изображения, изменив некоторые гиперпараметры, но тот же код не работает для другого изображения.т.е. код довольно специфичен для изображения.Если я хочу, чтобы код работал для каждого изображения, какие изменения я должен внести.

Одно из входных изображений, которые я взял в качестве входных данных, здесь , вывод для изображения здесь Один из случаев сбоя, который я получил для изображения при выполнении кода: здесь

этот код специфичен для изображения, представленного выше, и не работает для некоторых других изображений.Пожалуйста, дайте мне знать, как я могу улучшить свой код. 

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread("C:/Users/user/Desktop/football1.jpg")

low_threshold = np.array([0,90,0], dtype=np.uint8)
high_threshold = np.array([170,255,255], dtype=np.uint8)  


mask1 = cv2.inRange(img, low_threshold, high_threshold)
cv2.imshow("mask1",mask1)

l_threshold = np.array([0, 115, 0], dtype=np.uint8)
h_threshold = np.array([75, 147, 172], dtype=np.uint8)  

mask2=cv2.inRange(img, low_threshold , high_threshold)
cv2.imshow("mask2",mask2)
and1=cv2.bitwise_and(img,img,mask=mask1)
cv2.imshow("and1",and1)

and2=cv2.bitwise_and(and1,and1,mask=mask2)
cv2.imshow("and2",and2)

lowest=np.array([73, 145, 45], dtype=np.uint8)
highest=np.array([114, 255, 255], dtype=np.uint8)

mask3=cv2.inRange(and2, lowest , highest)
cv2.imshow("and3",mask3)
and3=cv2.bitwise_and(and2,and2,mask=mask3)
cv2.imshow("and3",and3)
gray=cv2.cvtColor(and3,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("gray",gray)

gaussian=cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 5)
cv2.imshow("gaussian",gaussian)

edge=cv2.Canny(gaussian, 10, 150)
cv2.imshow("edge",edge)

rho = 1

# 1 degree
theta = (np.pi/180) * 1
threshold = 15
min_line_length = 20
max_line_gap = 10

lines=cv2.HoughLinesP(edge, rho, theta, threshold, np.array([]),
                     minLineLength=min_line_length, maxLineGap=max_line_gap)
for line in lines:
    for x1,y1,x2,y2 in line:
        cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), [0,255,0], 1)
        m=(y2-y1)/(x2-x1)
        print ("y="+str(round(m,2))+ "x+"+str(y2-y1))

cv2.imshow('output',img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#cv2.imshow('output',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
...