Erkennen von Ecken mit Opencv Python

Question

Ich versuche, die Ecken der 4 Säulen, die von gelber Farbe sind, zu finden und auch extreme Ecken der Tafel, die von weißer Farbe ist, zu erkennen.

Grundsätzlich möchte ich die Fläche des gesamten Raumes nach Subtrahieren der Fläche jeder Säule berechnen. Zuerst versuche ich, die Ecke der Säulen zu identifizieren, um die Fläche jeder Säule zu finden.

Hier ist der Code, den ich versucht, ich bin fast auf halbem Weg durch sie.

import numpy as np 
import cv2 

img = cv2.imread('Corner_0.jpg') 
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
gray = np.float32(gray) 

corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10) 
corners = np.int0(corners) 

for corner in corners: 
    x,y = corner.ravel() 
    cv2.circle(img,(x,y),3,255,-1) 

cv2.imwrite('Detected_Corner_0.jpg',img) 

würde Ich mag Ecke erkennen und den Bereich der Säule berechnet wird.

Wenn ich Grabcut benutze, kann ich mich für eine Säule bewerben, macht das Sinn?

Answer 1

Corner Detektoren können oft nicht herangezogen werden. Die Show zusätzliche Ecken und vermisse diejenigen, die Sie erwarten. Außerdem musst du sie neu gruppieren.

Sie erhalten interessante Ergebnisse durch Berechnung eines Sättigungsbildes (S in LSH). Dann können Sie die Bereiche durch Binarisierung und Blobanalyse leicht finden.