c++ - 基于图像的计数算法对移动传送带上的物体进行计数

Question

我正在构建一个视觉系统，它可以对在变速传送带上移动的箱子进行计数。

使用 open_cv 和 c++，我可以分离 blob 并提取各自的质心。

现在，如果质心穿过截止边界线，我必须增加计数变量。

这就是我卡住的地方。我尝试了 2 种选择。

1. 修复一个矩形 strip ，其中质心只会停留在一个帧中

• 但由于传送带是多速的，我无法确定一个恒定的边界值。

1. 我试过类似的方法

   centroid_prev = centroid_now;
   centroid_now = posX;
   if (centroid_now >= xLimit && centroid_prev < xLimit)
   {
       count++;
   }
   

• 如果传送带上只有一个盒子，这种方法就可以正常工作。

• 但是对于同一帧中的 2 个或更多 blob，我不知道如何使用数组来处理轮廓。

能否请你推荐一个简单的计数算法，它可以比较前一帧和当前帧之间的 blob 属性，即使每帧存在多个 Blob ？

附言。传送带速度约为 50 盒/秒，因此我们将非常感谢轻量级算法，否则我们可能会以较低的帧速率结束。

Answer 1

假设您粘贴的图像具有代表性，您可以通过某种跟踪轻松解决此问题。我想到的最简单的方法是使用 goodFeaturesToTrack 和 calcOpticalFlowPyrLK 来跟踪传送带的运动。
您可能需要对结果进行一些过滤，但我认为这并不困难，因为运动和图像的噪音非常低。一旦有了该运动，您就可以计算每个质心何时超过某个 X 阈值并对其进行计数。

像图中这样的角点数量较少 (<100)，它应该很快。