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倘若它是边际检测过程中遗留下来的噪声(第 4 行和第 5 行)

薪火娱乐编辑:2018/6/28 13:03:26

  正在图像中丈量物体的大小与推想从相机到物体之间的拒却是相仿的,正在这两种情形下,咱们需要界说一个比值,它测量每个给定目标的像素个数。

  为了一定图像中物体的大小,我们初阶需求左右一个 参考物体进行「校准」(不要与内里/外部校准搀和)。我们的参考物体应该有两个首要的属性:

  属性 1:咱们应当正正在一个可丈量的单元(如毫米、英寸等)内新火巅峰挂机知道这个物体的尺寸(依照宽度或高度)。

  属性 2:咱们应当也许正正在图像中马虎地找到这个参考物体,要么基于物体的处所(如参考物体总是被安装正正在图像的左上角)或通过表象(像一个奥妙的表情或形状,奥妙且判袂于其他物体的物体)。在任何一种状况下,我们的参考都应当以某种体例具有专一的可区别性。

  在本例中,我们将安排一个两角五分的美元硬币行径参考物体,并正在完全示例中保障它长远是图像中最左的物体:

  图1:我们将利用一个两角五分的美元硬币举止参照物,并保证它持久手脚图像中最右边的物体安设,如许咱们就可以很纯洁地遵照表面的地位对其进行排序。

  进程保障1 / 4是最左的物体,我们不妨从左到右对物体表面进行排序,取得1 / 4(这将持久是排序列表中的第一个外表),并独揽它来定义我们的 pixels_per_metric ,咱们将其定义为:

  一个两角五分的美元硬币是 0.955 英寸。现在如果我们的 object_width (以像素为单元)被忖度为 150 像素宽(基于它的关系边框)。

  所以,正正在我们的图像中,每 0.955 英寸约莫有 157 个像素。诱骗这个比率,新火娱乐咱们能够臆想图像中物体的巨细。

  既然我们显露「像素/气量」比率 ,就能够竣工用于丈量图像中物体大小的 Python 驱动要领脚本。

  第 2 行到第 8 行导入咱们需要的 Python 包。在该例中,咱们将充沛诱骗 imutils package ,所以纵然你没有安置这个包,确保正在一直下一步之前安置这个包。

  第 10 行和第 11 行定义一个称为中点的辅助手法,新火娱乐顾名想义,用于臆度(x, y)-坐倾向两组之间的中点。

  第 14 行到第 19 领悟咱们的呼吁行参数。咱们须要两个参数:一个是图像,该图像为包罗我们想丈量物体的输入图像的旅途,第二个是参照物的宽度(以英寸为单位),假定参照物正在咱们图像中的最左端。

  第 2 行到第 4 行:从磁盘中加载咱们的图像,将该图像灰度化,并欺骗高斯过滤器将其腻滑化。第 8 行到第 10 行:对其进行角落检测,并始末膨胀和侵蚀使角落过渡得越发滑腻。

  第 19 行:将这些边缘从左到右排序(赞许咱们提取参照物)。第 20 行:初始化 pixelsPerMetric 值。

  正在第 2 行,我们首先对每个外表进行循环。即使外表亏折大,咱们厌弃该地域,如若它是边沿检测历程中遗留下来的噪声(第 4 行和第 5 行)。

  正在第 17 行,我们正正在左上方、右上角、右下角和左下方的秩序枚举我们调动的边界框坐标,如上周的博客文章所说的那样。

  第 4-6 行掀开咱们的有序鸿沟框,推测左上角和右上角之间的中点,尔后忖度右下角之间的中点。

  动手,我们臆度出咱们的中点之间的欧氏隔断(第 2 和 3 行)。dA 变量将包含高度间隔(以像素为单位),而 dB 将生活宽度阻隔。

  尔后正在第 8 行进行查验,看看咱们的 pixelsPerMetric 变量能否被初始化了,纵然没有初始化,我们将 dB 除以咱们提供的宽度,从而获得(雷同的)像素/英寸。

  既然我们的 pixelsPerMetric 变量仍旧被定义,我们就可能测量图像中物体的巨细:

  图 2:掌管 OpenCV 、Python 、臆想机视觉和图像惩治武艺丈量图像中物体的大小。

  上图所示,咱们仍然胜利地揣摸出图像中每个物体的大小——我们的手刺被实在地揭示为 3.5 英寸 x 2英寸。同样,我们的镍被准确地描摹为 0.8 英寸 x 0.8 英寸。

  动手,我即速用我的 iPhone 拍了这张照片。这个角度虽然不是圆满 90 度地「向下看」物体(就像鸟瞰一样)。即使不是完满 90 度视图(大概尽大抵亲密它),物体的尺寸大概会显得扭曲。

  其次,我没有安排相机的里面和外部参数来校准我的 iPhone 。虽然不必然这些参数,照片很粗略显露径向和切向镜头畸变。为了找到这些参数而添加特殊的校准措施,可能「不扭曲」咱们的图像,并导致更好的方向巨细近似(但我将把失真矫正的辩论行径未来博客文章的中央)。

  与此同时,正在拍摄物体时,虽然亲切 90 度的视角 —— 这将有助于抬高你对物体巨细的臆度的无误性。

  正在美国,20000 众种处方药中有近 50% 是圆形和/或白色的,因此虽然咱们能遵照它们的丈量功效对药片进行过滤,咱们就更有大约正确地鉴识出药物。

  起初,我们开始一个例子,这次操作 3.5 英寸 x2 英寸的咭片来测量两个唱片 EPs 和一个信封的大小:

  就像正在咱们的教程中,要丈量从相机到物体的决绝,需求笃信「像素/襟怀」比率,它描述了不妨「切合」特定命思法英寸、毫米、米等的像素的数目。

  即使或许惬心这两个属性,那么可以操纵该参照物来校准 pixels_per_metric 变量,然后推测图像中其他物体的巨细。

  必定要独揽下面的表格备案 PyIgeSearch 的通信,当下一篇博客文章揭橥时,你将会收到申诉——你推辞错过!前去搜狐,检察更多