python - 使用opencv python从视频检测图像时如何忽略背景？

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我已经训练了一张图像(普通纸)，因此要使用它来从视频中查找距离，速度和加速度。我找到了所有这些东西。但是我的视频被许多不同的物体检测到。我只想检测我的普通纸。我该怎么办？

最佳答案

您可以使用template-matching。

您具有以下纸张图像(模板):

应用Canny边缘检测以找到图像或video-frame的边缘。

假设下面是您的图像:

edged = cv2.Canny(resized, 50, 200)

resized是灰度和缩放的框架。您可以在以下代码中查看说明。

使用matchTemplate找到匹配的文件

result = cv2.matchTemplate(edged, template, cv2.TM_CCOEFF)

您不必使用cv2.TM_CCOEFF。您可以在here中找到不同的模式

结果:

码:

import numpy as np
import imutils
import glob
import cv2

template = cv2.imread("template.jpg")
template = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv2.Canny(template, 50, 200)
(h, w) = template.shape[:2]

for imagePath in glob.glob("img2" + "/pXobJ.jpg"):
    image = cv2.imread(imagePath)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    found = None

    for scale in np.linspace(0.2, 1.0, 20)[::-1]:
        resized = imutils.resize(gray, width=int(gray.shape[1] * scale))
        r = gray.shape[1] / float(resized.shape[1])

        if resized.shape[0] < h or resized.shape[1] < w:
            break

        edged = cv2.Canny(resized, 50, 200)
        result = cv2.matchTemplate(edged, template, cv2.TM_CCOEFF)
        (_, maxVal, _, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(result)

        if found is None or maxVal > found[0]:
            found = (maxVal, maxLoc, r)

    (_, maxLoc, r) = found
    (startX, startY) = (int(maxLoc[0] * r), int(maxLoc[1] * r))
    (endX, endY) = (int((maxLoc[0] + w) * r), int((maxLoc[1] + h) * r))

    cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 0, 255), 2)
    cv2.imwrite("img2/out.jpg", image)
    print("Table coordinates: ({}, {}, {}, {})".format(startX, startY, endX, endY))

关于python - 使用opencv python从视频检测图像时如何忽略背景？ ，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/63922110/

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Answer 1

您可以使用template-matching。

您具有以下纸张图像(模板):

应用Canny边缘检测以找到图像或video-frame的边缘。

假设下面是您的图像:

edged = cv2.Canny(resized, 50, 200)

resized是灰度和缩放的框架。您可以在以下代码中查看说明。

使用matchTemplate找到匹配的文件

result = cv2.matchTemplate(edged, template, cv2.TM_CCOEFF)

您不必使用cv2.TM_CCOEFF。您可以在here中找到不同的模式

结果:

码:

import numpy as np
import imutils
import glob
import cv2

template = cv2.imread("template.jpg")
template = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv2.Canny(template, 50, 200)
(h, w) = template.shape[:2]

for imagePath in glob.glob("img2" + "/pXobJ.jpg"):
    image = cv2.imread(imagePath)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    found = None

    for scale in np.linspace(0.2, 1.0, 20)[::-1]:
        resized = imutils.resize(gray, width=int(gray.shape[1] * scale))
        r = gray.shape[1] / float(resized.shape[1])

        if resized.shape[0] < h or resized.shape[1] < w:
            break

        edged = cv2.Canny(resized, 50, 200)
        result = cv2.matchTemplate(edged, template, cv2.TM_CCOEFF)
        (_, maxVal, _, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(result)

        if found is None or maxVal > found[0]:
            found = (maxVal, maxLoc, r)

    (_, maxLoc, r) = found
    (startX, startY) = (int(maxLoc[0] * r), int(maxLoc[1] * r))
    (endX, endY) = (int((maxLoc[0] + w) * r), int((maxLoc[1] + h) * r))

    cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 0, 255), 2)
    cv2.imwrite("img2/out.jpg", image)
    print("Table coordinates: ({}, {}, {}, {})".format(startX, startY, endX, endY))