OpenCV - 最佳圖像識別算法

我正在開發「UPS包裝檢測」程序。該應用程序每隔1分鐘從Raspberry Pi拍攝我的門廊照片。然後我通過一個「立方體」特徵匹配來運行圖像來檢測立方體（包是立方體，對嗎？）OpenCV - 最佳圖像識別算法

我決定如果有3個或更多的觀察結果，圖像如下）。我發現我的算法粗糙，我知道我可以做得更好。有人可以請建議和建議一個更好的方式，讓我來檢測一個包是否已經交付。

（我使用Python）不是一個包 - 觀察很低

包的數量 - 觀察高

來源

2017-05-05 Vincent Serpico

這是什麼意思？拋光的立方體是源圖像？目的地形象是紙箱？嘗試改進你的問題。 – harshkn

拋光的立方體是源圖像 - 是的。目的地圖像是帶紙箱的 - 是的。「觀察次數」是算法找到的匹配特徵的數量，如從源圖像到目的圖像的線所示， –

「如果有3個或更多觀察值，我決定是否已經交付了包裹」你是指在這裏觀察？ – harshkn

號的數量，在你的情況下，包不是立方體。他們更像一個blob。

如果你想檢測到任何包放在你的門廊，不只是UPS，您可以：爲拍攝照片（恆定照明，背景清晰，圖案的froor

A）創建標準化環境等）。所以說，除了包裝存在以外，您必須創建一個與您的相機始終看起來相同的包丟棄區域。或 B）（困難的方式）比較圖像隨着時間的推移。我認爲，我們看到的圖像是在外面拍攝的。所以白天會有不同的亮度。陰影。等等。您可以相應地預處理圖像。例如，使用以圖像中最亮像素的百分比計算的閾值。然後你可以隨時間比較圖像。如果有一個大塊，以前的圖像沒有，那麼可能會有一個包。 C）如果您只想檢測UPS包裹，您可以使用OCR或嘗試匹配UPS標識。這種方法不僅可以檢測包裝，還可以檢測UPS人員自己:)

然而，玩得開心，這聽起來像一個非常好的家庭項目。

來源

2017-05-09 07:42:17

謝謝:)很好的反饋。而且，是的，這是一個很棒的項目！ –

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