python - 特定对象识别。 [ python ]

Question

我们的技术任务是识别输送机上的煤。

输入数据:有(或没有)煤的输送机的照片。
输出数据:具有传送带边界的已处理图像。
(下一步是识别输送机上的煤量)

我们尝试将图像处理为黑白，增加对比度，模糊，但是图像上有太多的“噪点”。那是第一个问题:如何消除图像上不需要的像素？

第二个问题:如何在图像上正确检测输送机(然后在其上运煤)？

源图像示例:

Answer 1

不确定这是否有帮助，但是您可以尝试使用霍夫变换找到三角形区域。

下面是示例:

加载并将图像转换为灰色

阈值并应用细化

Fit Hough转换

例如，

import cv2
from skimage import morphology

# Load image and convert to gray
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Otsu threshold
t, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# Apply thinning    
thin = morphology.thin(thresh)
show_img(thin, 'Thinned')

# Hough transform: experiment with params here
from skimage.transform import probabilistic_hough_line

lines = probabilistic_hough_line(thin, threshold=100, line_length=10, line_gap=20)
print('Total lines={0}'.format(len(lines)))

# Plot lines over the input image
for p1, p2 in lines:
    cv2.line(img, p1, p2, (255, 0, 0), 4)

图片: