c++ - 我们如何从这些点上具有特定颜色的图片中检测点

Question

我有一系列图片。我在这里张贴样本图片。我需要从图像中提取特征作为每个图像上绘制的 60 个标记的坐标。然后我需要从一个特定的标记(在 Nose 上)找到所有其他标记的距离。

我尝试使用 openCV 作为语言来完成此任务并正在阅读文档，但一周后我仍然无法实现目标。谁能指导我正确的方向。如果不是整个解决方案，请给我一个链接或教程，让我了解如何完成它。

请引用我上传的图片。整个图像中的标记都涂成蓝色。

如有任何帮助，我们将不胜感激。谢谢。

这是我试过的代码，但结果严重偏离轨道。

     //This function threshold the HSV image and create a binary image
Mat GetThresholdedImage(Mat imgRGB){        
    Mat imgThresh;   
    inRange(imgRGB, Scalar(95,110,151), Scalar(112,125,169), imgThresh); 
    return imgThresh;
} 
int main(){
 Mat frame;
 frame = imread("other/test2.jpeg");
 namedWindow("Input");      
 namedWindow("Ball");

 Mat imgRGB=frame.clone();

 Mat imgThresh = GetThresholdedImage(imgRGB);


 imshow("Ball", imgThresh);            
 imshow("Input", frame);

 waitKey(0);
 return 0;
}

Answer 1

使用类似于您的代码很容易找到所有标记 - 您只需将图像转换为 HSV 颜色空间，而不是使用 inRange 函数 - HSV 颜色空间更适合此类任务，因为它“关注”颜色，而不是亮度上。这段代码:

Mat m = imread("D:\\face.jpg"), m2, m3;
cvtColor(m, m, CV_RGB2HSV);
resize(m, m, Size(m.cols/2, m.rows/2));
inRange(m, Scalar(0, 90, 50), Scalar(15, 175, 190), m2); 
imshow("qwe", m);
imshow("qwe2", m2);
dilate(m2, m3, Mat());
imshow("qwe", m);
imshow("qwe2", m2);
imshow("qwe3", m3);
waitKey(-1);
return 0;

关于这段代码的一些事情:
- 当然你必须改变文件路径
- 调整大小并不重要 - 我只用过它，因为图像对我的屏幕来说太大了
- 通过查看 HSV 中显示的图像可以很容易地找到 inRange 标量的值(OpenCV 显示每个图像有 3 个 channel 作为 RGB 图像，所以它看起来有点奇怪) - 只需从窗口底部读取值(可能你有为此用 QT 构建 OpenCV，否则窗口将没有此信息):注意 - 值的顺序不同于通常的顺序 (HSV)，因此如果您从屏幕底部读取例如颜色 (a, b, c)，您应该使用 Scalar(c, a, b)。

inRange 后的结果:
最终结果:

如您所见，图像上还有其他对象，但应该很容易检测和删除 - 只需在有面部的区域寻找标记(使用面部检测)或简单地为每个轮廓找到它的边界矩形并检查百分比边界矩形区域是轮廓区域 - 如果此值小于删除此轮廓(因为它与圆形不相似)。