Đối với hình ảnh đặc biệt này, bạn không cần phải làm việc trong không gian đầy đủ màu sắc, nhưng thay vào đó có thể làm việc một mình cường độ (chữ "V" một phần của HSV - "giá trị", nghĩa là cường độ).
Cho dù bạn sử dụng không gian giá trị gia tăng hoặc không gian Huế, như Penelope đã đề cập, sẽ phụ thuộc vào những hình ảnh tự nhiên bạn sản xuất cho các đối tượng thực sự của bạn. Đối với trường hợp chung, bạn có thể cần phải sử dụng kết hợp màu sắc và giá trị (cường độ) để phân đoạn hình ảnh đúng cách. Thay vì làm việc trong không gian vector giá trị màu, nó đơn giản hơn để làm việc trong các máy bay hình ảnh H và V một cách riêng biệt và sau đó kết hợp các kết quả. (Phân đoạn trong không gian vector 3D là chắc chắn có thể, nhưng có lẽ sẽ phức tạp không cần thiết cho dự án này.)
Thuật toán lưu trữ trong OpenCV có thể phù hợp với nhu cầu của bạn.
Một lời cảnh báo về phương pháp của Otsu: tốt cho việc tách hai chế độ khi biểu đồ giá trị cường độ (hoặc giá trị màu) là phân phối hai mặt, nhưng đối với hình ảnh tự nhiên thì không phổ biến. Nếu các đối tượng nền và/hoặc tiền cảnh thay đổi về cường độ và/hoặc màu sắc từ một phía của vật thể này sang vật thể khác, thì Otsu có thể hoạt động kém.
Otsu chắc chắn có thể được mở rộng cho nhiều chế độ, như được giải thích trong Xử lý hình ảnh kỹ thuật số bởi Gonzalez và Woods và các sách giáo khoa giới thiệu khác về chủ đề này. Tuy nhiên, một gradient nền sẽ gây ra vấn đề ngay cả khi bạn sử dụng Otsu để tách riêng một cặp chế độ tại một thời điểm.
Bạn cũng muốn đảm bảo rằng nếu ống kính máy ảnh của bạn phóng to hoặc thu nhỏ, bạn vẫn sẽ tìm thấy các ngưỡng binarization giống nhau. Kỹ thuật Otsu cơ bản sử dụng tất cả các pixel trong biểu đồ hình ảnh. Điều đó có nghĩa là bạn có thể tranh giành tất cả các điểm ảnh trong hình ảnh để tạo ra tiếng ồn thuần túy với cùng một biểu đồ hình ảnh như hình ảnh gốc của bạn, và phương pháp của Otsu sẽ tạo ra cùng một ngưỡng.
Một mẹo thông thường là dựa vào pixel gần các cạnh. Trong ví dụ của bạn, chúng ta có thể xem xét một hình ảnh là một khu vực có các cạnh sắc nét, các góc nhọn và (hy vọng) các giá trị HSV thống nhất. Các điểm lấy mẫu gần các cạnh có thể được thực hiện theo nhiều cách, bao gồm các cách sau:
- Tìm điểm cạnh mạnh (sử dụng kỹ thuật đơn giản hoặc kỹ thuật đơn giản). Dọc theo hướng của gradient cạnh, và ở khoảng cách +/- D từ điểm cạnh, lấy mẫu các mức màu xám của nền tương đối (tương đối) và nền (tương đối). Khoảng cách D sẽ nhỏ hơn nhiều so với kích thước của các đối tượng được đề cập.
- Tìm điểm cạnh mạnh. Sử dụng các cấp độ màu xám ở cạnh điểm tự như ước tính của ngưỡng mong muốn có khả năng. Trong ví dụ của bạn, bạn sẽ cạnh với hai đỉnh mạnh: một ở cạnh giữa object1 và object2, và cái kia ở cạnh giữa object2 và object3.
Vì đối tượng của bạn có góc, bạn có thể sử dụng các đối tượng đó để giúp xác định ranh giới đối tượng và/hoặc cạnh pixel phù hợp để lấy mẫu.
Nếu bạn có các đối tượng hình chữ nhật danh nghĩa, bạn cũng có thể sử dụng thuật toán cạnh Hough hoặc RANSAC để xác định các đường trong hình ảnh, tìm nút giao ở các góc, v.v.
Tất cả những gì đã nói, trong gần bất kỳ hình ảnh tự nhiên liên quan đến đối tượng xếp chồng lên nhau bạn sẽ chạy vào một số biến chứng:
- Shadows
- Màu sắc và cường độ gradient trên một đối tượng của danh nghĩa màu phù hợp
- Edges độ sắc nét khác nhau nếu đối tượng là một khoảng cách khác nhau từ hệ thống quang
Nếu bạn biết có bao nhiêu đối tượng nhất định Hiện tại, bạn có thể thử một kỹ thuật K Phương tiện. http://aishack.in/tutorials/knearest-neighbors-in-opencv/
Đối với nhiệm vụ phân chia phức tạp hơn, chẳng hạn như khi số lượng đối tượng không được biết, bạn có thể sử dụng Mean phím Shift kỹ thuật, mặc dù tôi khuyên bạn nên cố gắng kỹ thuật đơn giản đầu tiên.
Bước đầu tiên và sửa chữa dễ dàng nhất là sử dụng ánh sáng phù hợp. Để giảm phản xạ và bóng tối, hãy sử dụng ánh sáng khuếch tán. Đối với nhiều ứng dụng, ánh sáng khuếch tán lý tưởng nhất là ánh sáng "có mây": http://www.microscan.com/en-us/products/nerlite-machine-vision-lighting/cdi-illuminators.aspx
Đơn giản hơn, bạn có thể thử một hoặc nhiều đèn "thoát" như được sử dụng trong chụp ảnh trong studio. http://www.photography.com/articles/taking-photos/bounce-lighting/
"màu sắc nên có giá trị Huế rất khác nhau trong không gian này" Mẹo hữu ích, tôi "sẽ nhớ điều đó. – SigTerm