使用openCV檢測圖像中部分模糊的矩形

我正在開發一個項目，並遇到了一種情況。我想在紅外圖像中檢測矩形對象（黑色鍵盤）。背景非常乾淨，所以它不是一個真正的難題，我在OpenCV中使用了簡單的閾值和minAreaRect來解決它。 Easy case of the problem 使用openCV檢測圖像中部分模糊的矩形

但我也希望程序來跟蹤該對象時，我用我的手來移動它（是的，實時）。而且我的手會覆蓋像這種情況下的一小部分物體。 Tricky case of the problem

我最初的想法是在容易的情況下學習對象大小，對於困難的情況，嘗試匹配我的「學習矩形」來覆蓋儘可能多的白色像素。

任何人都有更好的解決方案，也許基於特徵的方法？我不知道使用功能是否可以改善這種情況，因爲這些紅外圖像中的物體大部分是黑色的。

預先感謝您。

如何在閾值圖像上使用像膨脹和侵蝕這樣的形態操作（Opencv具有這些實現）。一旦你明白了，你可以嘗試一些角點檢測/輪廓檢測或線檢測器（在opencv contrib模塊中）來了解對象的形狀。

2017-06-22 16:48:37

謝謝。我嘗試使用形態學操作，它似乎工作。 –

@duy_sau_rom如果你發現答案有用，並且它解決了你的問題，請考慮upvoting並將答案標記爲'accepted' –

我是stackoverflow中的新成員，需要多一點點信譽才能贊成。我以後會回來爲你效勞。：'） –

你的「棘手」情況仍然相當簡單，可以用擴張/侵蝕（Shawn Mathew提及）解決，然後使用相同的minAreaRect。在這裏，右邊是腐蝕和膨脹與5x5的內核後您的閾值的圖像，minAreaRect發現它一個旋轉矩形，繪製在左邊的原限圖像：

您有興趣更多複雜的情況下，例如，你的手完全覆蓋鍵盤的一個短邊緣？

2017-06-23 03:39:19 Headcrab

謝謝你的回答。我想這種情況相當困難，如果不知道鍵盤的原始大小，就不能輕易解決？ –

我不認爲在不知道原始尺寸的情況下就可以解決問題，但如果您不知道尺寸大小，但長/短邊比例不是這樣，它會變得有點簡單：minAreaRect爲您提供縮短版本的矩形，您估計其中一個短邊在它旁邊有較少的白色像素，然後在該方向上延伸矩形。類似的東西。 – Headcrab

你怎麼看白色（或另一種顏色）鍵盤的情況。我認爲我們仍然可以看到它並知道它是一個鍵盤，但對於一個程序來說這並不容易。 –

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