image-processing - 我的图像处理项目的研究领域是什么？

Question

在我最后一年的项目中，我正在做一个车辆细节修改系统。系统应该能够执行以下任务。我正在使用从固定距离(比如 5 米)拍摄的车辆尺寸图像。并存储不同的颜色和边缘图像我是我的应用程序，这是基本的想法。

1. 检测车辆的轮胎和合金轮辋
2. 检测并测量已安装轮辋的轮辋尺寸
3. 将新的合金轮辋应用于车辆(嵌入或将合金轮辋置于原始图像之上尚未决定)
4. 改变车身颜色
5. 为车窗应用色调

测量轮子尺寸

retrofit 合金轮毂改图

那么这个项目我的研究领域是什么？我应该注意什么？你们能帮帮我吗？

我知道我需要使用摄影测量技术来测量车轮。

Answer 1

我认为任务 1-3 对于最后一年的项目来说可能绰绰有余!在固定距离处安装相机不会让您确定(我不相信)图像中物体的大小，除非您还知道有关相机内部参数(焦距等)的一些信息。没有这些信息您将无法将像素长度转化为可靠的真实世界测量值。话虽如此，您可以只进行一些测试，只要在两次测试之间保持摄像头到轮辋的距离完全相同，并确保摄像头与车辆成直角，就可以了。

我想说检测轮辋将是一个挑战，因为轮辋的样式各不相同。您可以利用颜色通常不存在的事实(寻找饱和度非常低的像素)。但是，如果汽车是白色、黑色、灰色等，那将包括车身中的像素。那么您可能需要利用轮辋内的边缘内容来了解​​它们的范围。最后，您可以使用广义霍夫变换来尝试查找“圆形”对象。结合这三组数据可能会给你一个关于轮辋位置的不错线索。了解原始轮辋的边界后，假设您对上述相机参数有一定了解，获取其物理尺寸并应用新合金轮辋图像就相当简单了。

如果您只需要找到车身，我只会在图像中寻找颜色相同的大面积区域。尝试建立一个颜色模型来找出车辆必须是什么颜色。然后，如果车辆的某些部分处于阴影或强光下并且知道如何自动将这些像素连接到车身模型中，您就会遇到一些问题。

一旦您有了整车的颜色模型，您就可以通过找到完全位于车身内的独立颜色 block (或非颜色 block ，视情况而定)来确定 window 。

这些只是一些想法。您已经获得了所需的关键字(用于车身确定的图像分割、可能用于边缘检测的边缘检测、摄影测量和相机校准以便能够进行真实世界的测量等)我认为您绝对应该解决这个问题件，因为您提到的每个组件本身都相当困难!

祝你好运。