请教一个图像识别的问题（四路）

sdlqzql

现在使用摄像头可以获取到如下图像：



或者上面图像的灰度图像：



如上面两张图片所示，途中白色矩形是我自己绘制的，矩形框内的显示屏会显示3个黑色矩形和一个OK字样；

我需要对摄像头采集到的上面图像进行黑色矩形块个数的识别，在不同光线环境下，能够精确识别出一共有几个色块；

现在由于对图像识别没有经验，特来请教各位大佬，我的图像识别四路应该是怎样的？
我应该对上面图像进行何种处理，从而可以得到色块的个数？求个四路。谢谢！

我目前硬件平台使用的是K210，软件是micropython，该软硬件平台说明：https://cn.maixpy.sipeed.com/zh/

hexenzhou

这个简单，二值化后求连通域，加上一些基本的形态学方法即可。

智涅

黑块的大小和间距固定？然后图像的位置也固定？发多几张不同情况呀（例如3个块，5个块）
另外“四路”太迷惑

sdlqzql

智涅 发表于 2021-3-29 21:46
黑块的大小和间距固定？然后图像的位置也固定？发多几张不同情况呀（例如3个块，5个块）
另外“四路”太迷 ...

应该是，思路，打错字了。

色块位置固定，间距固定。

请指教，谢谢。

MyAVR

不同光线，难度挺大的。

yan2112000

1.做好照明光路，别反光；
2.采用神经网络，什么形态学在不同照明下都不好；
3.k210大才小用了。

sdlqzql

yan2112000 发表于 2021-3-30 08:21
1.做好照明光路，别反光；
2.采用神经网络，什么形态学在不同照明下都不好；
3.k210大才小用了。 ...

请问，神经网络，指的是什么？

sdlqzql

hexenzhou 发表于 2021-3-29 21:40
这个简单，二值化后求连通域，加上一些基本的形态学方法即可。

能不能再指导一下

wochai

拍照位置也是固定的?

sdlqzql

wochai 发表于 2021-3-30 14:59
拍照位置也是固定的?

固定的；

摄像头最终会固定住

我现在拍个图片，如下所示：



进行二值化，得到如下图像：



只是，二值化的阈值改变，效果也会改变；

附我的二值化代码：

1.     for x in range(640):
   
2.         for y in range(160):
   
3.             dat = img.get_pixel(x, y)
   
4.             if dat >= 50:
   
5.                 img.set_pixel(x, y, 255)
   
6.             else:
   
7.                 img.set_pixel(x, y, 0)

复制代码

谭春林

sdlqzql 发表于 2021-3-30 15:36
固定的；

摄像头最终会固定住

你位置是固定的，色块的大小也是固定的把，直接统计黑色区域的面积，毕竟3个黑块跟4个黑快还是很好区分的

sdlqzql

谭春林 发表于 2021-3-30 15:47
你位置是固定的，色块的大小也是固定的把，直接统计黑色区域的面积，毕竟3个黑块跟4个黑快还是很好区分的 ...

二值化的阈值不同，得到的结果相差很大，因为色块的颜色和背景相差太小了；

请问，如何自动的选取合适的阈值，以达到最佳二值化效果？

谭春林

sdlqzql 发表于 2021-3-30 15:52
二值化的阈值不同，得到的结果相差很大，因为色块的颜色和背景相差太小了；

请问，如何自动的选取合适的 ...

你可以试试做锐化处理（高通滤波）让边界清晰，减小阈值敏感度

wochai

OSTU算法(最大类间方差法)自适应计算二值化阈值
我以前做的VC6源码,现在要理清思路要点时间,你直接网上查可能还快点.
BYTE GrayToBlackWhite_Otsu(BYTE* SrcData, BYTE* DestData, int w, int h )
{
        long i,j,k,iNO;
        long PixelNumber ;
        int Threshold = 0;
        long Histgram[256];
        long AllSum=0, SumSmall=0, SumBig=0, PartSum=0;
        int AllPixelNumber=0;
        long PixelNumberSmall=0, PixelNumberBig=0;
        double ProbabilitySmall=0, ProbabilityBig=0, Probability=0, MaxValue=-1;
       
        PixelNumber = w*h ;
       
        for(i=0;i<256;i++) Histgram = 0; //置零；
       
        for(j=0;j<w;j++)
                for (k=0;k<h;k++)
                {
                        iNO =NO(j,k,w);//点的序号(从左上角开始)
                        Histgram[*(SrcData+iNO)] += 1; //统计图像的直方图
                }
               
        for(i=0;i<256;i++)
        {       
                AllSum += i * Histgram;    //  质量矩
                AllPixelNumber += Histgram; //  质量
        }

        for(i=0;i<256;i++)
        {
                PixelNumberSmall += Histgram;
                PixelNumberBig = AllPixelNumber - PixelNumberSmall;
                if( PixelNumberBig == 0 ) break;
                SumSmall += i * Histgram;
                SumBig = AllSum - SumSmall;
                ProbabilitySmall = (double)(SumSmall) / PixelNumberSmall;
                ProbabilityBig = (double)(SumBig) / PixelNumberBig;
                //Probability = PixelNumberSmall * PixelNumberBig * (ProbabilityBig - ProbabilitySmall) * (ProbabilityBig - ProbabilitySmall);
                Probability = PixelNumberSmall * ProbabilitySmall * ProbabilitySmall + PixelNumberBig * ProbabilityBig * ProbabilityBig;
                if( Probability > MaxValue )
                {
                        MaxValue = Probability;
                        Threshold = i;
                }
        }

        for(j=0;j<w;j++)
                for (k=0;k<h;k++)
                {
                        iNO =NO(j,k,w);//点的序号(从左上角开始)
                        if( *(SrcData+iNO)<= Threshold )
                        {
                                *(DestData+iNO) = 0;
                                *(DestData+iNO+1) = 0;
                                *(DestData+iNO+2) = 0;
                        }
                        else
                        {
                                *(DestData+iNO) = 255;
                                *(DestData+iNO+1) = 255;
                                *(DestData+iNO+2) = 255;
                        }
                }
               
                return(Threshold);
}

智涅

色块大小位置固定拍照位置固定，那不是可以用很简单的方法？
例如把需要识别的坐标预设好了，例如方块中心位置，然后以该坐标为中心扩大选取矩形框，跟黑方块差不多大小，然后计算这些矩形框的图像数据均值A；非黑块的部分也选取一部分图像计算均值B，计算A和B的差，基本都能识别了吧

sdlqzql

智涅 发表于 2021-3-30 22:22
色块大小位置固定拍照位置固定，那不是可以用很简单的方法？
例如把需要识别的坐标预设好了，例如方块中心 ...

谢谢提示，已经在尝试了