Я хочу распознать конкретную форму на изображении (в данном случае - эллипс), которой мне присваивается форма с координатами в декартовых или полярных координатах или точное изображение формы. В настоящее время я работаю с изображением, которое я хочу сопоставить на своем изображении.
Я относительно новичок в Python, и в настоящее время я учусь с этим проектом, это я написал сам. Сейчас я пытаюсь выяснить, как определить правильный вариант решения.
Это для автоматизированной системы обработки прозрачных объектов, которая должна обнаружить объект, наложить изображение существующей фигуры и затем вычислить середину.
Я попробовал какой-то Canny, а затем поработал с findContours, это дало мне неприятные результаты из-за большого количества шума и других многоугольников на картинке.
Я попробовал это с помощью метода ORB, но это также не дало результатов, на которые я надеялся.
Я попробовал это после этого с детектором BLOB-объектов, никаких хороших результатов ..
import cv2
import numpy as np
import imutils
from matplotlib import pyplot as plt
from pylab import rcParams
rcParams['figure.figsize'] = 18, 18
#Read Image for matching in GRAY
match = cv2.imread('/home/robin/Bilder/match3.png', 0)
#Read Image to match in GRAY
orig = cv2.imread('/home/robin/Bilder/IMG_2848.JPG', 0) #Image for Searching
thresh2 = cv2.adaptiveThreshold(match, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
cv2.THRESH_BINARY, 7, 5)
resized = imutils.resize(orig, width=1000)
ratio = resized.shape[0] / float(resized.shape[0])
blur = cv2.GaussianBlur(resized, (5, 5), 0)
bilat = cv2.bilateralFilter(blur, 10, 5, 1)
deno = cv2.fastNlMeansDenoising(bilat,None,18,5,10)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(deno, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
cv2.THRESH_BINARY, 7, 5)
plt.subplot(121), plt.imshow(thresh, cmap = 'gray')
@ HansHirse, извините, я совсем забыл добавить картинки !!
Я пытаюсь обнаружить на снимке камеры (Pic1) эллипс, откуда у меня есть форма в виде малой и большой оси (здесь 70 мм и 60 мм). По сути, я хочу передать программе форму (круг, эллипс и т. Д.), И она должна пометить эту точную форму на исходной картинке (с поворотом и переводом).