python - OpenCV - 最佳图像识别算法

Question

我正在研究“UPS 包裹检测”程序。该应用程序每 1 分钟从 Raspberry Pi 为我的门廊拍照一次。然后我通过针对“立方体”的特征匹配来运行图像以检测立方体(包是立方体，对吧？？)

如果有 3 个或更多的观察结果，我会决定包裹是否已送达(请参见下面的两张图片)。我发现我的算法很粗糙，但我知道我可以做得更好。有人可以为我推荐和建议一种更好的方法来检测包裹是否已送达。

(我正在使用 Python)不是一个包 - 观察数量非常少

一个包 - 高观察数

Answer 1

不，在您的情况下，包不是立方体。它们更像是一个团 block 。

如果您想检测门廊上的任何包裹，而不仅仅是 ups，您可以:

A) 为拍照创造一个标准化的环境(恒定照明、清晰的背景、地板上的图案等)。也就是说，您必须创建一个包裹放置区，该放置区在您的相机中看起来总是一样的，除非存在包裹。或者B)(困难的方法)随时间比较图像。我假设，我们看到的图像是在外面拍摄的。所以白天会有不同的亮度。阴影。等等，您可以相应地预处理图像。例如，使用计算为图像中最亮像素百分比的阈值。然后您可以随时间比较图像。如果有一个大 Blob ，而之前的图像中没有，则可能有一个包裹。或者C) 如果只想检测UPS 包裹，可以使用OCR 或尝试匹配UPS 标志。这种方法不仅会检测包裹，还会检测 UPS 人员本人:)

但是，玩得开心，这听起来像是一个非常不错的家庭项目。