2016-11-09 1 views
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enter image description hereWie erkennt man einen Handschuhfingerdefekt in OpenCV?

Wie soll ich, ob ein Defekt erkennen - vorhanden ist in einem Finger des Handschuhs (wie im Bild oben zu sehen dies ein ‚Tie Down Fehler‘ genannt wird)?

Ich habe bereits jede Fingerspitze extrahiert (mit Konturen und Kontur Approximation) und der Algorithmus kann erkennen, ob die Form des Handschuhs nicht perfekt ist.

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Aber es spielt keine Krawatte nach unten an der Spitze des Handschuhfingers erkennen.

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Wie kann ich diese mit OpenCV erkennen?

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Haben Sie versucht, Kanten der Kontur zu zählen? – Marat

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tat ich. Die meiste Zeit bekomme ich eine Kante (an der Spitze), selbst wenn die Spitze gefaltet ist. – Ivantha

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Ein offensichtliches Merkmal, das Defekt unterscheidet, ist seine Intensität.Sie ​​können versuchen, Schwelle auf verschiedenen Ebenen und wenn binäre Version ist nicht eine perfekte Form, es ist ein Mangel.Aber das ist sehr einfach und kann unter den meisten Bedingungen fehlschlagen. Sie sollten finden distinguishing Merkmale von Mängeln und verwenden Sie sie. Wenn Sie große Daten von Handschuhen sowohl perfekte als auch gebrochene haben, können Sie versuchen, einen maschinellen Lernalgorithmus zu verwenden. ABER dies ist ein komplexer und sehr spezifischer Fall, für den Sie keine vordefinierte Methode finden können, sollten Sie Ihre eigene erstellen. –

Antwort

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Segment jeden Finger und dann auf jeden Finger eine Analyse basierend auf Farbe oder Graustufe anwenden: ein guter Finger hat fast die gleiche Graustufe/Farbe, während ein defektes hat einen dunklen Teil.

Um zu segmentieren die Finger: für jeden Finger der Orientierungspunkte gefunden: B1 (Basis 1), B2 (Basis 2) und T (Spitze); Sehen Sie sie in lila im unteren Bild.

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Es scheint mir, dass Sie bereits diese Sehenswürdigkeiten haben, weil Sie die blauen Grafiken zeichnen.

Sobald Sie sie haben Sie definieren eine Region mit diesen Grenzen: die gerade Linie zwischen B1 und B2 und der roten Kontur Sie bereits haben (die rote Kontur zeichnen Sie hier https://i.stack.imgur.com/hXfoC.jpg) ausgehend von B1 und Gehen zu B2 bis T.

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Dann bewerben Sie sich für jede Region der Analyse, zum Beispiel Marke als fehlerhaft aller Pixel mit einer Intensität unterhalb einer Schwelle.

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