python - 使用opencv Python从后面估计汽车宽度

Question

我有一张汽车背面的图片，如下图所示，可以清楚地看到车牌，而且我知道它的尺寸。

这是汽车的原始图像

我在移除背景(遮蔽)后检测到蓝色圆圈中的角，我正在尝试根据已知的车牌尺寸计算距离。请指导我这是估算汽车宽度的正确方法吗？这绝对不是最好的方法，但在这种情况下，它会给我正确的估计吗？另外，请指导我如何在不运行任何分类算法的情况下检测车牌？我没有很多汽车图像来运行训练算法。我只想检测车牌(基于某种逻辑)并转换车牌的背面尺寸。

例如，

number_plate_dimensions = (width, height) = (10, 4)
image_number_plate_dimensions (from Euclidean distance) = (width, height) = (7.1, 1.6)
So width_factor = 10/7.1 = 1.408

现在，我计算两个蓝色角的欧几里得距离，然后将结果乘以 width_factor (1.408) 来估算汽车的尺寸。这个方法正确吗？

提前感谢您的回答。

Answer 1

作为最基本的初学者步骤，您需要将检测到的车牌单应变换为已知尺寸。您将相同的变换应用于汽车的轮廓并获得尺寸结果。

您绝对可以按照欧氏方法进行一阶近似，但特别是对于极端角度(例如从汽车上方)，这会引入一些严重的失真。

我使用 Lukas-Kanade 光流跟踪算法来做底层的单应性，但谷歌会引导你找到很多使用 opencv 单应性的方法。

关于如何以简单方式计算单应性的示例以及示例是 here .