可以沿对象生成边界框的对象识别算法答案

【问题标题】：object recognition algorithm that can generate Bounding box along the object可以沿对象生成边界框的对象识别算法
【发布时间】：2020-05-19 06:18:07
【问题描述】：

我正在处理一个包含饼干和肥皂的数据集，其中大多数情况下饼干/肥皂都是旋转的。对于训练图像，我在图像中有一个白色背景，所以我可以通过对白色进行阈值化来生成一个与对象一起的边界框。但在测试中背景可能是任何东西。

此图像中的边界框应该看起来像绿色，而不是红色：Bounding Box

我的意思是沿对象的边界框是指上图中的绿色边界框。

我已经实现了 YOLOV3，它生成了红色类型的边界框。所以我需要一个对象识别算法来生成绿色类型的边界框

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您的问题有点含糊，但根据我的理解，这是一个可能的答案。您可以做的一种方法是进行自适应阈值处理 (OpenCV)，然后使用 findContours。过滤掉所需对象后，您可以在轮廓点上执行 minAreaRect（搜索 OpenCV minAreaRect 示例）。

这是一个可能有用的链接：

【讨论】：

只是为了澄清这不是一个对象识别算法（正如你的问题的标题所要求的那样）..这只是分割机制。
抱歉，@Knight Forked 以错误的方式提问。好的分割方面可以自适应阈值从独立于背景的图像中提取前景，bcz背景可以是任何东西。
嗯，这很难说。很大程度上取决于背景。如果您的前景与您的背景几乎无法区分，那么您就不走运了。您可能仍想尝试adaptiveThreshold（或任何其他全局/局部阈值 - Otsu 等），看看哪一个最适合您的需求。最终，您将不得不使用您将要处理的图像/数据类型的特定领域知识来限制阈值和轮廓查找。
我已经实现了一个 haar-cascade 分类器，但是 haar-cascade 的问题是：它不会在旋转的物体上产生边界框。（就像它不是旋转不变的，如果我用非旋转图像训练一个 haar-cascade，它不会在旋转图像上产生边界框）。你有意见吗？？
@KnightForked：自适应阈值处理将完全失败。背景与前景一样复杂。如果没有您要查找的模板，则无法完成此任务。