OpenCV Python измеряет расстояние с помощью алгоритма HoughLinesP () для определения уровня воды - PullRequest
Новая
       90

OpenCV Python измеряет расстояние с помощью алгоритма HoughLinesP () для определения уровня воды

0 голосов
/ 22 марта 2019

Я пытаюсь измерить уровень воды в стеклянном канале, используя OpenCV и Python. Я решил использовать HaughLines в выбранной области интереса и найти средние точки указанных линий, чтобы я мог рассчитать разницу между теми, которые мне нужны, и умножить ее на заданный эталонный размер, который я получу позже. Пока часть, где я нахожу линии, выглядит так: 

import cv2
import numpy as np

def midpoint(ptA, ptB, ptC, ptD):
        return ((ptA + ptC) * 0.5, (ptB + ptD) * 0.5)

img = cv2.imread("b2924.JPG")
img = cv2.resize(img, None, fx=3/10, fy=3/10)

r = cv2.selectROI("main", img, False, False)
cropped = img[r[1]:(r[1]+r[3]), r[0]:(r[0]+r[2])]
cv2.destroyWindow("main")

imgray = cv2.cvtColor(cropped, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(imgray, 35, 75)

lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 75, maxLineGap=1000)

midPoint = []

for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(cropped, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 1)
    mP = midpoint(x1, y1, x2, y2)
    midPoint.append(mP)

midPoint.sort(key = lambda x: x[1])

img[r[1]:(r[1]+r[3]), r[0]:(r[0]+r[2])] = cropped

print(lines)
print(midPoint)

cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

В зависимости от выбранного изображения и области интереса я получаю противоречивые результаты. Примеры изображений и где я выбираю ROI:

enter image description here

enter image description here

enter image description here

enter image description here

enter image description here

Обратите внимание, что основание канала начинается там, где достигает клейкая лента. Похоже, я почти никогда не могу найти эту точную линию, потому что как шумно у основания. Прямо сейчас эти пороговые значения без морфологии, кажется, дают лучшие результаты. Я пытался использовать sobel производную вместо canny, но получил худшие результаты.

Возможно ли вообще получить точные измерения в этой среде? Это вопрос кодирования или изменения способа съемки или того и другого? В будущем мне, возможно, понадобится отобразить профиль воды во время сильной турбулентности, должен ли я просто отойти от OpenCV для этого, так как шум слишком велик? Любая помощь приветствуется.

1 Ответ

1 голос
/ 22 марта 2019

Я бы не стал вкладываться ни в какую обработку изображений с этой настройкой.

Если вы настаиваете на обработке изображения (если вас интересует только уровень в нескольких положениях, вам лучше использовать обычные датчики уровня)

Добавьте светодиодные панели или любой другой вид однородногофоновое освещение задней части бассейна.Добавьте краситель в воду, чтобы получить контраст.Избавьтесь от оконных отражений.Очистить стекло.Или же сделайте фон темным и добавьте в воду что-нибудь, что сделает его рассеянным или флуоресцентным.

Вы также можете добавить материал, который всплывает на поверхность и является либо световозвращающим, либо самосветящимся.Таким образом, вы получите яркий индикатор уровня поверхности, который легко обнаруживается на изображении.

...