C++ - opencv应用实例之矩形框检测

C++ - opencv应用实例之矩形框检测

  • 现阶段下,目标检测在实际应用场景中的表现颇为重要,工业质检、移动机器人视觉伺服、作业、交通监控、安防领域等均需要通过目标检测来实现对目标的定位、测量或者统计、辅助控制等
  • 目前目标检测主要分为两个方向的发展,其一是基于传统图像处理算法的检测,通过对图像进行预处理,进而提取图像的、灰度、梯度或者边缘等特征,最后对想要处理的目标进行识别和定位;其二便是近些年火起来的深度学习,通过卷积提取图像特征,按不同的层搭建特征图的不同处理方式,最后直接输出想要的结果,也成为端到端处理,主要代表由Mask-RCNNYOLO等模型的广泛使用。
  • 本文主要基于C++、Opencv实现图像中感兴趣区域ROI的定位/检测,主要涉及算法有:阈值分割 -> 边缘检测 -> 轮廓提取 -> 多边形近似与演化 -> 感兴趣区域型定位,具体效果如下图所示,详细算法实现将在后边文章中给出。

1.特征提取

  • 特征提取在此是指的图像中目标的轮廓提取,此处主要用的opencv中的Canny边缘检测算子,其在对边界轮廓的提取上性能较好,主要表现在定位准确与稳定强。
  • 但是直接在原图基础上进行边缘检测,结果中轮廓数量肯

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