java - 检测台球 table 上的球(条纹和实心)

Question

我找不到关于该主题的任何令人满意的答案。我想制作一个程序，从台球 table 上方的相机获取快照并检测球。我正在使用 OpenCV 和 Java。我现在的算法基本上是:

模糊图像 -> 将 RGB 转换为 HSV -> 分成 3 个平面 -> 在 H 平面上使用 Canny() -> 使用 HoughCircles() 方法检测球

这个算法可以很好地检测球，它只有两个球(绿色和蓝色，因为 table 的背景是绿色的)有问题。但我想更进一步:

• 检测球是条纹还是实心
• 为每个球设置一个 ID，例如条纹为 1-7，纯色为 8-14，每个球都有唯一的 ID，在比赛期间不会改变

您知道如何执行任务 #1 吗？我的想法是使用 inRange() 函数，但是我必须为每个球准备一个掩码，以检测指定颜色范围内的那个球，并对每个球进行这种检测，对吗？感谢您分享您的意见。

@Edit:在这里，我为您提供了一些示例，说明我的算法是如何工作的。我更改了一些参数，因为我想检测所有内容，现在它的效果更差，但它仍然可以非常准确地工作。我会给你三个来自相机的原始图像样本，我检测到球的图像(未失真，带有一些过滤器)和检测到球的图像。

Answer 1

建议:

如果您可以屏蔽掉与球对应的像素，则以下方法应该可以根据相关像素区分条纹/实心球:

1. 去饱和 球像素并以某个亮度 p 对它们进行阈值。
2. 计算球区域内的白色像素数和总像素数。
3. 计数阈值:如果白色像素的比例大于某个阈值q，则将其归类为条纹球。否则，它就是实心球。

(想法是条纹是白色的，并且总是至少部分可见，因此条纹球将具有更高比例的白色像素)。

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样本测试:

下面是一个示例(手动，使用 p = 0.7)未矫正图像中的一些球，右侧有最终 % 的白色像素.

看起来 q = 0.1 的分类阈值(至少 10% 的白色像素是条纹球)将区分这两组，尽管根据更多信息调整阈值是理想的数据。

如果您使用此方法遇到阴影球的问题，您也可以尝试在设置阈值之前重新调整每个球的亮度(以便亮度跨越整个范围 0、1)，这应该会减少该方法对绝对亮度的依赖.