【发布时间】：2019-04-16 05:18:43
【问题描述】：
我正在尝试创建一个可以从摄像头检测交通标志的应用。但是，我在检测标志时遇到了一些困难。
由于交通标志的颜色可能不同，所以我希望先检测标志的形状。
我尝试先找到所有轮廓，然后尝试检测每个轮廓的形状。但是，标志的轮廓不够清晰，并且树背景包含许多会影响检测的小轮廓。使程序无法找到交通标志的完整轮廓。我知道使用 openCV 中的 fastNlMeansDenoisingColored() 可以显着消除噪声并使检测变得更加准确。但是对于实时处理来说太慢了。
我不仅要检查圆形标志，还要检查三角形或四边形标志。因此，我希望先找到所有物体的轮廓，并尝试检查物体的形状。
这是我用来查找图片内部轮廓的代码，它是结果。我要开发一个iOS应用，所以它是objective-c。
- (cv::Mat)findSigns:(cv::Mat)src {
Mat edge;
Mat src_gray;
cvtColor(src, src_gray, COLOR_RGB2GRAY);
medianBlur(src_gray, src_gray, 5);
Canny(src_gray, edge, 80, 80, 3);
Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3,3));
Mat dilated;
cv::dilate(edge, dilated, kernel);
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
RNG rng(12345);
cv::findContours(edge, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
Scalar color = Scalar(255, 0, 255);
for(int i = 0; i<contours.size(); i++){
std::vector<cv::Point> c = contours[i];
double area = cv::contourArea(c);
if (area > 100) {
drawContours(src, contours, i, color, 2, 8, hierarchy);
}
}
edge.release();
src_gray.release();
kernel.release();
dilated.release();
return src;
}
src图片：
由于轮廓太多，所以我尝试去除小面积的轮廓。结果如下。
此外，我还尝试检查 hierarchy[i][2] == -1 是否有任何闭合轮廓。但它们都等于-1。
请问我应该如何检测交通标志的形状？我应该通过移除绿色对象来移除树背景以便于检测吗？
【问题讨论】：
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你注意到stackoverflow上有各种各样的问题涵盖了这个确切的主题吗？
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@Swordfish 是的，我已阅读此页面stackoverflow.com/questions/32797073/…。有人建议可以使用椭圆检测，但我不仅检测圆形标志。我也希望能检测出三角形或四边形的标志。因此，我希望找到一些方法可以使 findContours 函数变得更加准确。这样，我可以尝试分析轮廓并检查对象的形状。我会尝试阅读有关 stackoverflow 的更多问题并找到答案。谢谢。
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请不要在问题标题中添加“[已解决]”。请阅读help 了解如何正确处理此问题。
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您可以尝试为红色和/或白色设置阈值以检测红色交通标志和蓝色标志。
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你可以尝试只使用内部轮廓，因为红色标志周围有一个白色区域
标签： python c++ ios opencv vision