检测骰子的上边

Question

是否可以检测骰子的正面？如果从顶部看，这将是一件容易的事，但从许多角度来看，可以看到多个侧面。

下面是一个骰子的例子，大家可以自己拍照：

您通常想知道自己取得的分数。我很容易提取所有点，但是如何只提取顶部的点呢？在这种特殊情况下，顶部是最大的，但这可能并不总是正确的。我正在寻找评估顶部正方形（在本例中为圆形，我可以提取）相对于底部网格给出的视角的变形的东西。

下面给出了带有一些结果的示例程序。

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('dice.jpg')


# Colour range to be extracted
lower_blue = np.array([0,0,0])
upper_blue = np.array([24,24,24])

# Threshold the BGR image 
dots = cv2.inRange(img, lower_blue, upper_blue)

# Colour range to be extracted
lower_blue = np.array([0,0,0])
upper_blue = np.array([226,122,154])

# Threshold the BGR image 
upper_side_shape = cv2.inRange(img, lower_blue, upper_blue)

cv2.imshow('Upper side shape',upper_side_shape)
cv2.imshow('Dots',dots)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

一些生成的图像：

Answer 1

最好的解决方案是点大小，我在评论中提到过。您找到最大的点，将其视为最大值，然后创建一个公差级别。

但是，如果所有的点都几乎相等（从使物体等距的角度从边缘观察），或者甚至太小怎么办？最好的解决方案是创建一个边界来捕获点。这需要分析骰子的边缘（基本上是边缘检测），但是一旦你定义了边界，你就很可靠了。

您只需要从您所看到的角度捕捉骰子的边缘即可。

这是一个视觉示例：

由于您设置了虚拟边界，因此您只需测量 y 轴上特定点上方的点即可。

Answer 2

点大小是一个很好的启发式方法，但我还要加上点圆度：如果计算二值化点的二阶 image moments，则 x 和 y 矩越相似，则越多圆图。这当然会失败，就像尺寸一样，对于侧视图，但是如果你不能感觉到重力，"top-side" 真正意味着什么..

Answer 3

为什么要尝试截断图像？根据您在侧面看到的数字，您可以推断出顶部的数字。您的边号可以用作支票来验证您的猜测。

请注意，您必须注意惯用手（参见：http://mathworld.wolfram.com/Dice.html）

检测骰子的上边

Detecting the upper side of a dice

python

opencv

image-processing

scikit-image