使用 openCV 检测图像中部分被遮挡的矩形
Detecting a partially obscured rectangle in image with openCV
我正在做一个项目，我 运行 遇到了一个情况。我想检测红外图像中的矩形对象（黑色键盘）。背景很干净所以这不是一个真正的难题，我在 OpenCV 中使用简单的 threshold 和 minAreaRect 来解决它。
Easy case of the problem
但我还希望程序在我用手移动它（是的，实时）时跟踪该对象。而我的手会像这种情况一样覆盖物体的一小部分。 Tricky case of the problem
我最初的想法是在简单的情况下学习对象大小，对于困难的情况，尝试匹配我的 "learned rectangle" 以覆盖尽可能多的白色像素。
谁有更好的解决方案，也许是基于特征的方法？我不知道使用特征是否可以改善这种情况，因为这些红外图像中的物体大部分是黑色的。
提前致谢。
如何在阈值图像上使用膨胀和腐蚀等形态学操作（Opencv 有这些的实现）。一旦你明白了，你可以尝试一些角 detection/contour 检测或线检测器（在 opencv contrib 模块中）来理解物体的形状。
你的 "tricky" 案例仍然相当简单，可以用 dilate/erode 解决（如 Shawn Mathew 所述），然后用相同的 minAreaRect 解决。此处，右侧是使用 5x5 内核腐蚀和膨胀后的阈值图像，minAreaRect 为它找到一个旋转的矩形，绘制在左侧的原始阈值图像上：
您是否对更复杂的情况感兴趣，例如，您的手完全覆盖了键盘的一个短边？
我正在做一个项目，我 运行 遇到了一个情况。我想检测红外图像中的矩形对象（黑色键盘）。背景很干净所以这不是一个真正的难题，我在 OpenCV 中使用简单的 threshold 和 minAreaRect 来解决它。 Easy case of the problem
但我还希望程序在我用手移动它（是的，实时）时跟踪该对象。而我的手会像这种情况一样覆盖物体的一小部分。 Tricky case of the problem
我最初的想法是在简单的情况下学习对象大小，对于困难的情况，尝试匹配我的 "learned rectangle" 以覆盖尽可能多的白色像素。
谁有更好的解决方案，也许是基于特征的方法？我不知道使用特征是否可以改善这种情况，因为这些红外图像中的物体大部分是黑色的。
提前致谢。
如何在阈值图像上使用膨胀和腐蚀等形态学操作（Opencv 有这些的实现）。一旦你明白了，你可以尝试一些角 detection/contour 检测或线检测器（在 opencv contrib 模块中）来理解物体的形状。
你的 "tricky" 案例仍然相当简单，可以用 dilate/erode 解决（如 Shawn Mathew 所述），然后用相同的 minAreaRect 解决。此处，右侧是使用 5x5 内核腐蚀和膨胀后的阈值图像，minAreaRect 为它找到一个旋转的矩形，绘制在左侧的原始阈值图像上：
您是否对更复杂的情况感兴趣，例如，您的手完全覆盖了键盘的一个短边？