檢測所有的音符頭是整個音符還是半音

我需要檢測given image中的所有音符和全部音符，並將所有檢測到的音符打印到新圖像中。但似乎代碼沒有檢測到半音，它只檢測整個音符。檢測所有的音符頭是整個音符還是半音

這是源代碼，我有

#include "opencv2/opencv.hpp" 

using namespace cv; 
using namespace std; 

int main(int argc, char** argv) 
{ 

    // Read image 
    Mat im = imread("beethoven_ode_to_joy.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); 

    // Setup SimpleBlobDetector parameters. 
    SimpleBlobDetector::Params params; 

    // Change thresholds 
    params.minThreshold = 10; 
    params.maxThreshold = 200; 

    // Filter by Area. 
    params.filterByArea = true; 
    params.minArea = 25; 

    // Filter by Circularity 
    params.filterByCircularity = true; 
    params.minCircularity = 0.1; 

    // Filter by Convexity 
    params.filterByConvexity = true; 
    params.minConvexity = 0.87; 

    // Filter by Inertia 
    params.filterByInertia = true; 
    params.minInertiaRatio = 0.01; 


    // Storage for blobs 
    vector<KeyPoint> keypoints; 


#if CV_MAJOR_VERSION < 3 // If you are using OpenCV 2 

    // Set up detector with params 
    SimpleBlobDetector detector(params); 

    // Detect blobs 
    detector.detect(im, keypoints); 
#else 

    // Set up detector with params 
    Ptr<SimpleBlobDetector> detector = SimpleBlobDetector::create(params); 

    // Detect blobs 
    detector->detect(im, keypoints); 
#endif 

    // Draw detected blobs as red circles. 
    // DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS flag ensures 
    // the size of the circle corresponds to the size of blob 

    Mat im_with_keypoints; 
    drawKeypoints(im, keypoints, im_with_keypoints, Scalar(0, 0, 255), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS); 

    // Show blobs 
    imshow("keypoints", im_with_keypoints); 
    waitKey(0); 

}

來源

2015-12-28 Jon

你必須明白，在簡歷中，事情並不那麼簡單......考慮到你所要求的複雜任務，這種簡單的方法無法成功。您需要深入細節，分析描述符所找到的圖像區域，然後將它們分類。但這遠遠超出了SO問題的範圍。 – kebs

我可以問有沒有辦法檢測筆記頭？ – Jon

，無論它是整個音符還是半音符，都會導致我嘗試檢測音符頭並將它們打印到新圖像。 – Jon

其實，我沒有OpenCV的now.But我嘗試一些在MATLAB來解決這個短time.Firstly，in this image你會意識到那頭音符比五線譜暗。當我們進入更多音符時，我們看到音符的中心值爲in this image。我建議你，你可以將RGB圖像轉換成灰度圖像，然後可以應用閾值。如果像素值等於0，他們可以，你應該得到它們，但如果沒有，你不會得到它們。它的結果是這裏in this image。然後，我認爲你可以應用一些像擴張這樣的形態學操作。因爲檢測到的音符的頭部會比原始的小一點。如果您想消除音符的上方（我的意思是粘住部分音符），您可以通過虛線轉換來檢測此部分，opencv具有此操作的功能（HoughLines或houghLinesP）。檢測後可以刪除這部分或者如果你不想要，你可以通過這一步。畢竟，你可以在圖像上找到循環對象，具有hough變換.HoughCircles函數在opencv中執行此任務。在Matlab使用findcircles功能會更容易一些。最後，您可以在matlab中繪製具有圓形函數的opencv或viscircles函數。結果是here

請注意，我沒有應用形態學操作來改善頭部大小筆記。此外，我沒有應用houghline轉換來檢測和擦除棒部分。如果您可以應用它們，我t哼，你會得到更好的結果。這個算法只是一個建議，你可以通過嘗試一些其他操作找到更好的算法。

來源

2015-12-29 18:19:03

檢測所有的音符頭是整個音符還是半音

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