В какую сторону мне стоит дальше изучать opencv, чтобы улучшить алгоритм?

@OrangeVagon · Регистрация: 24.12.2022

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Здравствуйте, дали задачку на стажировку - найти спичечные коробки на фото и пометить их красной границей. Можно использовать opencv, stl, boost. Обязательно использование примитивов opencv. Подскажите, в какую сторону мне рыть, чтобы оптимизировать следующий код, дабы он выдавал более точное позиционирование коробков на фото?

C++    
        
            
                
                
                
                
            
        
    Скопировано
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
 
int main(int argc, char* argv[])
{
    Mat image = imread("C:\\Users\\79\\Desktop\\j1.jpg");
    Mat gray;
    cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    GaussianBlur(gray, gray, Size(5, 5), 0);
    Mat bin_gray;
    threshold(gray, bin_gray, 100, 255, THRESH_BINARY);
 
    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(bin_gray, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
 
    vector<vector<Point>> filtered_contours;
    double minCountourArea = 180.0;
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        approxPolyDP(contours[i], contours[i], 4, true);
        
        if (contourArea(contours[i]) >= minCountourArea) 
        {
            filtered_contours.push_back(contours[i]);
        }
    }
 
    drawContours(image, filtered_contours, -1, Scalar(0, 0, 255), 2);
    
    imwrite("C:\\Users\\79\\Desktop\\result.jpg", image);
    
    imshow("Result", image);
 
    waitKey(0);
}

Результат, который я получил:

В какую сторону мне стоит дальше изучать opencv, чтобы улучшить алгоритм?

Я понимаю, что в моем коде сейчас не достает проверок на существование загружаемого изображения, допилю их позже. Хотелось бы получить материалы, которые помогут мне более конкретно выделить спичечные коробки на фото. Сам в opencv неделю от силы, не стоит в целях сдать задачу вовремя и получить работу, сейчас задача разобраться в opencv на конкретных задачах.

@Laborant666 · 26.09.2023, 00:33

OrangeVagon, вы же понимаете что в данный момент у вас выделяются не коробки, а контуры с площадью больше 180 единиц? И попадают сюда не только коробки, а и чиркаш коробка сбоку, и человечек на одном из коробков? В данный момент здесь нет никакого детектирования коробка. Начните с малого - вместо отсеивания контуров по площади отсеивать начните контуры, которые имеют в себе градусы 90+- 20 - у коробка в любом случае есть углы. Уберите размытие, на мой взгляд, оно лишнее, ну или хотя бы сравните с ним и без него десяток изображений. С бинаризацией я бы повременил, перевода изображения в серый одноканал достаточно для скорости на небольших изображениях, да и такого рода бинаризация, как я вижу, вредит - у вас контуры с большой площадью нашлись не все. В общем для начала переберите варианты подготовки изображения, что бы добиться нахождения 90-95% всех контуров. Потом фильтруйте по признакам присущим форме коробка, потом может и по площади фильтровать уже, но мне кажется это не нужно, будет скипать коробки, которые лежат далеко и из-за перспективы в кадре по площади малы

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Списки и кортежи в Python: различия, особенности, применение py-thonny 13.04.2025 Python славится своей гибкостью при работе с данными. В арсенале языка есть две основные последовательные структуры данных, которые программисты используют ежедневно — списки и кортежи. Эти структуры. . .	Middleware в ASP.NET Core UnmanagedCoder 13.04.2025 В ASP. NET Core термин "middleware" занимает особое место. Что же это такое? Middleware представляет собой программные компоненты, которые формируют конвейер обработки HTTP-запросов в приложении. . . .	Таблицы лута в Unity с MinMaxCurve и AnimationCurve GameUnited 12.04.2025 Создание сбалансированного лута в играх — задача не из простых. Разработчики постоянно ищут способы настройки систем выпадения предметов, которые будут одновременно справедливыми для игроков и. . .	std::expected в C++: Управление ошибками bytestream 12.04.2025 Обработка ошибок всегда была важной и одновременно сложной задачей в программировании на C++. На протяжении долгого времени разработчики использовали различные подходы: возвращаемые коды ошибок,. . .	Nullable типы и операторы объединения null в C# UnmanagedCoder 12.04.2025 Многие шутят, что null — это миллиардная ошибка в программировании. И в этой шутке только доля шутки. Тони Хоар, создатель null-ссылки, сам назвал её своей "ошибкой на миллиард долларов". Почему?. . .
Аутентификация и авторизация JWT в микросервисах с API Gateway stackOverflow 12.04.2025 В традиционных монолитных приложениях безопасность часто реализуется как единый защитный периметр - пользователь проходит аутентификацию один раз, после чего получает доступ ко всем функциям системы. . . .	TypeScript: Интерфейсы vs Типы run.dev 11.04.2025 Современная разработка на JavaScript сталкивается с множеством проблем при масштабировании проектов. Типизация кода стала хорошим инструментом, помогающим избежать ошибок во время выполнения,. . .	Управление топиками и разделами Kafka Javaican 11.04.2025 Apache Kafka — распределенная платформа потоковой передачи данных, которая стала стандартом для построения высоконагруженных систем обмена сообщениями. В современной архитектуре микросервисов,. . .	Миграция монолита в Event-Driven микросервисную архитектуру на C# stackOverflow 11.04.2025 Монолитная архитектура – классический подход к разработке программного обеспечения. Это приложение, построенное как единое целое, где все компоненты тесно связаны между собой. Большинство проектов. . .	Go в Kubernetes: Управление ресурсами golander 11.04.2025 Разработчики Go-приложений в Kubernetes часто сталкиваются с неожиданными проблемами производительности и даже внезапными отказами контейнеров. Причина этого кроется в особенностях взаимодействия. . .

@Laborant666 208 / 101 / 20 Регистрация: 30.06.2020 Сообщений: 848
	26.09.2023, 00:33
	OrangeVagon, вы же понимаете что в данный момент у вас выделяются не коробки, а контуры с площадью больше 180 единиц? И попадают сюда не только коробки, а и чиркаш коробка сбоку, и человечек на одном из коробков? В данный момент здесь нет никакого детектирования коробка. Начните с малого - вместо отсеивания контуров по площади отсеивать начните контуры, которые имеют в себе градусы 90+- 20 - у коробка в любом случае есть углы. Уберите размытие, на мой взгляд, оно лишнее, ну или хотя бы сравните с ним и без него десяток изображений. С бинаризацией я бы повременил, перевода изображения в серый одноканал достаточно для скорости на небольших изображениях, да и такого рода бинаризация, как я вижу, вредит - у вас контуры с большой площадью нашлись не все. В общем для начала переберите варианты подготовки изображения, что бы добиться нахождения 90-95% всех контуров. Потом фильтруйте по признакам присущим форме коробка, потом может и по площади фильтровать уже, но мне кажется это не нужно, будет скипать коробки, которые лежат далеко и из-за перспективы в кадре по площади малы 1