OpenCV中哪種邊緣檢測算法適合檢測物體？

Question

我必須製作一個機器人，它必須在充滿岩石的舞臺上自主克服障礙。機器人必須在這個區域找到方法併到達終點。我正在考慮使用像canny和sobel這樣的邊緣檢測器操作符來解決這個問題。

我想知道這些是否適合這個問題。如果是這樣，那麼在檢測到邊緣之後，我如何才能讓機器人找到路徑，克服岩石障礙？

我正在使用QT IDE和opencv庫。

Answer 1

是的，canny是一個非常好的邊緣檢測器。實際上，opencv實現使用sobel來獲得梯度估計。您可能需要在邊緣檢測之前對圖像應用高斯濾鏡。邊緣是尋找岩石的很好特徵，但根據背景，其他特徵（如顏色）也可能有用。如果您通過立體聲，激光掃描儀或kinect等傳感器採集3D場景信息，可能會更容易。同時考慮探測你什麼時候遇到岩石並建立他們所在的地圖。

Answer 2

您可以使用輪廓來檢測任何物體。您可以通過查找等高線的面積來估計其大小。然後，您可以使用時刻查找對象的中心。

Answer 3

由於您將分析視頻幀，並且機器人將在大部分時間移動，因此圖像差異和光流也會有所幫助。單獨的邊緣檢測可能沒有多大幫助，除非環境和障礙物很簡單並具有已知屬性。發佈場景照片可以幫助那些想要回答問題的人。