В настоящее время я работаю над проектом, который у нас есть набор фотографий грузовиков, идущих по камере. Мне нужно определить, какой тип грузовика он (сколько у него колес). Поэтому я использую EMGU, чтобы попытаться это обнаружить.
Проблема: я не могу обнаружить колеса, используя обнаружение EMGU HoughCircle, он не обнаруживает всех колес, а также обнаруживает случайные круги в листве.
Итак, я не знаю, что мне следует попробовать дальше, я попробовал реализовать SURF algo, чтобы сопоставить колеса между ними, но это, похоже, не работает, поскольку они не совсем то же самое, есть ли способ, которым я мог бы реализовать "свободный" SURF algo?
Это то, с чего я начинаю.
Это то, что я получаю после обнаружения Hough Circle. Многие ошибочные обнаружения, некоторые из них даже не близки к кругу, а задние колеса по какой-то причине обнаруживаются как одна.
Можно ли подтвердить, что обнаруженный круг на самом деле является колесом, используя SURF и сопоставляя их между собой? Я немного потерял то, что я должен сделать дальше, любая помощь будет очень признательна.
(извините за плохой английский)
UPDATE
Вот что я сделал. Я использовал отслеживание blob, чтобы иметь возможность находить blob в моем наборе фотографий. Благодаря этому я могу найти движущийся грузовик. Затем я разбиваю прямоугольник блоба на два и беру нижнюю половину оттуда, я знаю, что получаю зону, которая должна содержать колеса, что значительно увеличивает обнаружение. Затем я проведу небольшую проверку интенсивности на колесах, которые я получаю. Поскольку они в целом более черные, я должен получить приличное значение для тех, и может отбросить все, что слишком белое, 180/255 и выше. Я также знаю, что радиус моих кругов не может быть больше половины зоны обнаружения, разделенной на половину.
