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我最初的方法是将其转换为鸟瞰图,然后使用精明和骨架化技术。然后我应用霍夫变换来提出裁剪行。当行是直的时效果很好,但如果我将图像旋转 45 度,我使用霍夫变换找不到任何行。所以我决定使用另一种方法。
首先我只选择了绿色区域并应用了形态过滤器来去除出现的小分支
img = cv2.imread('''')
min_green2 = np.array([45, 50, 50])
max_green2 = np.array([75, 250, 250])
image_blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
image_blur_hsv = cv2.cvtColor(image_blur, cv2.COLOR_BGR2HSV)
image_green = cv2.inRange(image_blur_hsv, min_red2, max_red2)
se1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (7,7))
se2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
mask = cv2.morphologyEx(image_green, cv2.MORPH_OPEN, se1)
我最终得到了这个
Final_output
最佳答案
所以,这是我使用 numpy 和 scipy 的方法,它产生了这个结果:
.
不做任何模糊或形态学操作,使用 Canny 边缘检测器:
edges = cv2.Canny(image, 100, 200, None, 3, cv2.DIST_L2)
normalized = cv2.normalize(edges, None, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
column_intensity = normalized.sum(axis=0)
绘制结果,我们得到
# smooth function through moving average
window_size = 30
window = np.ones((window_size,)) / window_size
smoothed = np.convolve(column_intensity, window, mode="valid")
# find indices of local minima and select the one closest to the center
indices = scipy.signal.argrelmin(smoothed)[0]
distances = np.abs(indices - int(width / 2))
x = indices[np.argmin(distances)]
现在我们有了 x 方向,我们需要确定一个 y 坐标来估计机器人应该旋转的角度(tan(angle)=y/x)。图像中有多少行就有多少选择,这意味着需要手动设置y坐标。如果我们选择离机器人更近的 y,随着机器人的前进,角度将更加不稳定。相反,如果我们选择离机器人较远的 y,那么它的波动性会更小,但准确度也会降低。那取决于你;最终图像是使用
y = 400
创建的.
关于python - 检测机器人在裁剪行之间可以走的路径,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62923170/
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