Обнаружение края Серое изображение

Question

i need some advice in a computer vision projekt that i am working on. I am trying to extract a corner in the image below ИЗОБРАЖЕНИЕ ОБНАРУЖЕНИЯ КРАЯ . Край, который я ищу, отмечен желтым на правом изображении. Обнаружение края всегда дает сбой, потому что край слишком размыт посередине. Я запускаю этот процесс с помощью opencv и python.

Я начал удалять белые точки с помощью порогового метода. После этого большое срединное размытие (31-53). После этого применяется адаптивный метод Threshod для разделения областей слева и справа от углов. Но разделение всегда плохо, потому что край почти не виден.

Есть ли другой способ извлечь этот край, или мне нужно попробовать камеру получше?

Спасибо за вашу помощь.

Answer 1

Во-первых, у вас есть другой набор данных? потому что трудно обсудить это только с одного входа.

Пара вещей, которые вы можете сделать.

1. Лучше всего поменять камеру техники визуализации, чтобы лучше и четче.

2. Когда это сложно сделать. Попробуйте подгонку на основе модели. Если изображение воспроизводится во всем классе. Я вижу несколько кругов справа и 2 острых прямых края слева. Ваш желаемый красный круг с мягкими краями находится посередине этих двух видимых функций. Это можно рассматривать как модель. тогда вы всегда можете использовать другую технику для пикселя между этими двумя областями (потому что их легко обнаружить). Эти методы включают, но не ограничиваются этим, выравнивание гистограммы, фильтр верхних частот или даже вейвлет-преобразование. То, что вы хотите сегментировать, - это не прочный край и не гладкая плоскость. Таким образом, вы можете настроить хитрое обнаружение краев, чтобы найти те края, которые не так сильны. Я не поддерживаю этот метод. Если у вас действительно нет выбора и другого изображения, вы можете попробовать его.

3. Последний способ - использовать метод глубокого обучения для обучения и автоматического сегментирования этой части. Этот метод может сработать. но для этого нужны сотни, если не тысячи наборов данных и этикеток.

С уважением

Шэнхай Юань