私はすべてが「本物」の画像の周囲に境界線のいくつかの種類を持っている異なるイメージを持っている画像（オブジェクト検出）

Question

内の画像を検索します。私が達成したいのは、「実際の」画像（サイズとピクセル単位の位置）を見つけることです。私にとって

課題は、境界は常に黒（ノイズの多い黒やグレーのあらゆる種類のことができます）と「リアル」の画像（この例では、サメと水）ではないということです色の任意の組み合わせを持って、彩度、...

は今、一般的に、私は...、キャニー、ブロブ検出などのアルゴリズム、ハフラインを認識してんだけど、私はちょうどそれらを使用して開始していることができます。これまでは特定の画像の境界線を見つけることができましたが、同じアルゴリズムとパラメータを次の画像に適用しようとするとすぐに機能しません。

1. CvInvoke.Canny(_processedImage, imgEdges, 60, 100)
とエッジを検出 CvInvoke.Threshold(_processedImage, blackWhiteImage, _parameters.BinarizeThreshold, 255, CvEnum.ThresholdType.Binary)
2. とCvInvoke.GaussianBlur(_processedImage, bluredImage, New Drawing.Size(5, 5), 0)
3. 2値化とCvInvoke.PyrDown(srcImage, targetImage)とCvInvoke.PyrUp(srcImage, targetImage)
4. ボケ画像とCvInvoke.CvtColor(_processedImage, tempMat, CvEnum.ColorConversion.Rgb2Gray)
5. ダウンサンプリングをグレーに変換する：私の現在のアプローチは、この（擬似コード）のように見えます
6. は `CvInvoke.FindContours（_processedImage、輪郭、何も、CVEで輪郭を探します
   • Thresholding saturation channel and bounding box
   Thresholding, canny edge and finding contours
   • ：num.RetrType.External、CvEnum.ChainApproxMethod.ChainApproxSimple）
   • 最大の輪郭が、私はすでに、例えばに基づいて、異なるアプローチを試みた実像

であると仮定する

特に適切なパラメータを見つける方法上の任意のヒント（そのアプリすべての画像のために）、（適応性のある）スレッショルドやキャニーだけでなく、処理パイプラインを改善するためのアイデアなどのアルゴリズムは高く評価されるだろう。

Answer 1

これ行う方法、あなたはこの画像から黒画像を減算しようとすることができ、あなたは内部の画像を取得します：境界線が均一であったならば、これは簡単だろう、 Use image subtraction to compare images in C#を

Answer 2

を。 cv::reduceを使用して、各行と列のMINとMAXを探します。 MIN、MAXが近くのコーナーのピクセル値と等しい（または非常に近い）上、左、下、右の行/列を数えます。正気のために、多分国境の色がすべての面で同じであることを確認してください。

あなたの例では、境界は、かすかな赤いものが含まれていますが、行/列のアプローチは、まだ問題を単純化する便利な方法かもしれません。たぶん、Nofarが示唆しているように、あなたが背景の色と思うものと絶対的な違いを取るかもしれません。それを正方形にして、灰色に変換し、次に行と列の合計に減らします。それでもエッジを見つける必要がありますが、データを2つの次元から1つに縮小しました。大規模な境界線とノイズがたくさんあります場合は

、多分反復：第二パスでは、あなたが列（およびその逆）の統計から、国境を構成すると考えるの行を除外します。

編集：上記は直立した長方形にのみ有効です！回転させることができれば、行/列投影法は機能しません。その場合、上記のような二乗和の差（情報を捨てる可能性があるため、灰色に変換しないでください）、ぼかしまたはいくつかの形態、エッジ検出、次にハフ変換を行ってストレートエッジ。