使用 Opencv 读取魔方的颜色答案

【问题标题】：Reading colors of a rubik's cube using Opencv使用 Opencv 读取魔方的颜色
【发布时间】：2014-08-29 07:42:51
【问题描述】：

我使用 OpenCV 编写了一个 C++ 程序，它可以检测和突出实时视频中任何对象的边缘。但是现在我不知道如何从视频中检测到的许多边缘中提取立方体的四个角。所以我在这里寻求帮助。

这是我用作此项目指南的论文链接。 http://www.cs.ubc.ca/~andrejk/525project/525report.pdf 您可以在下面的链接中找到本文的程序代码。它是用 Python 编写的。（我使用的是 C++，但我不懂 Python） http://www.cs.ubc.ca/~andrejk/525project/cubefinder.py

根据论文，下一步将是“具有自适应阈值的边缘分割”。我真的不明白。而且我也不知道如何提取立方体的角。

我使用的方法的简短摘要如下。 1. 来自网络摄像头的输入 2. 应用拉普拉斯滤波器 3. 应用霍夫线变换。

我得到以下结果。

代码

using namespace std;
using namespace cv;

Mat laplacianFilter(Mat image)
{
Mat hImage;

GaussianBlur(image,hImage,Size(3,3),0,0,BORDER_DEFAULT);
cvtColor(hImage,hImage,CV_RGB2GRAY);
Laplacian(hImage,hImage,CV_16SC1,3,1,0,BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(hImage,hImage,1,0);

return hImage;
}

Mat hghTransform(Mat image, Mat &image2)
{
Mat lImage;

Canny(image,image,50,200,3);
cvtColor(image,lImage,CV_GRAY2BGR);

    vector<Vec4i> lines;
    HoughLinesP(image, lines, 1, CV_PI/180, 50, 50, 10 );
    for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )
    {
        Vec4i l = lines[i];
        line( image2, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0,255,0), 3, CV_AA);
    }

return lImage;
}


int main()
{
int c;

VideoCapture cap(0);

Mat image;
Mat image2;

namedWindow("hghtransform");
namedWindow("laplacianfilter");
namedWindow("cannyOutput");

while(1)
{
    cap>>image;
    cap>>image2;

    //Output
    imshow("laplacianfilter",laplacianFilter(image));
    imshow("cannyOutput",hghTransform(laplacianFilter(image),image2));
    imshow("hghtransform",image2);

    c=waitKey(33);

    if(c==27)
        return 0;

}

return 0;
}

【问题讨论】：

Python 与 C++ 非常相似，所以我想你应该没问题。如果有的话，它要简单得多。它使用缩进而不是{ }。这可能才是真正重要的一切。

标签： opencv image-processing

【解决方案1】：

自适应阈值将为您提供清晰的边缘线，使您能够正确获得 9 个方格的魔方。

您可以在此处看到全局阈值和自适应阈值的不错比较：
这里：https://sites.google.com/site/qingzongtseng/adaptivethreshold

原图：

全局阈值：

自适应阈值：

对于角落，我不确定它是否在论文中说明，但我会这样做：
==> 分别查找1、2、3、4 等区域upper-left、upper-right、lower-left 和lower-right 角落
==> 使用模板匹配算法。

希望对你有帮助。

注意：您可能希望那里有一个噪音较小的背景。 =)

【讨论】：