圖像分割

Question

因此，我正在嘗試編寫一些代碼，讓我可以在下圖中看到您看到的保險絲。我已經想出了兩種方法：

1）基於顏色。我使用OpenCV的inRange函數的閾值。除棕色保險絲外，該方法適用於所有保險絲。棕色的保險絲與保險絲本身的顏色過於相似，因此很難分割出來。

2）I認爲閾值化圖像重，這樣我可以檢測白點/終端上使用的OpenCV SimpleBlobDetector熔絲本身。然後，我通過彼此之間的距離過濾出斑點。由於我知道保險絲的大小，我可以過濾出無效的保險絲。這種方法適用於所有的保險絲，但是白色的保險絲即使在最高限幅的圖像中也是如此。

我希望我能得到怎樣段這樣的圖像上的指針。背景扣除工作？

Answer 1

我與分割的經驗是，一個單一的方法往往不爲困難分割工作。如果一種算法對所有的算法都有效，除了棕色，其他算法都是白色的，那麼兩者的結合應該會產生完整的結果。我知道有一個優雅的算法很好，但我的許多最好的結果都不得不求助於多種技術的混合。

我會考慮的信道分離成RGB，色相，飽和度，和值，並且在每個信道單獨地尋找。有時，顏色看起來非常相似的褐色具有明顯不同的飽和度或顏色通道值。增加和減少不同的通道有時也可以增強對比度。這很簡單，但在很多情況下會產生一個快速和簡單的輸出，可用於閾值，分水嶺（見下文）或可能背景扣除。

我想你可能也想嘗試watershed algorithm。許多examples和explainations都是available。分水嶺要求您提供一個包含背景（保險絲和表格）和每個前景對象（保險絲）的掩膜。據我瞭解，您已經可以檢測到保險絲上的觸點，以便完成一件。

另一種方法是隻接受你無法看到棕色的保險絲。如果您可以檢測空插槽和其他所有顏色，您可以通過扣除棕色部分的位置來知道。

它必須知道會有什麼工作，事先沒有進行一些實驗，但是這應該給你如何提高你所擁有的一些想法。