python - 查找基准标记的中心

Question

我需要在移动物体的一系列照片上跟踪四个点。
首先，我尝试了看起来像棋盘的四个正方形(2个白色和2个黑色)和ORB检测器的标记:

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('D:/workspace_Rita/Tag5.jpg',0)

orb = cv2.ORB_create()

# find the keypoints with ORB
kp = orb.detect(img,None)
kp, des = orb.compute(img, kp)

img2 = cv2.drawKeypoints(img,kp,None,color=(0,255,0), flags=0)
plt.imshow(img2),plt.show()

图片:http://postimg.org/image/52phl54rz/

加上所需的点(标记的中心)，我受到了很大的干扰，因此我决定将棋盘标记更改为基准标记，以ARTag样式绘制。此外，如果物体旋转，这些标记将有助于识别这些点。现在，使用相同的Python代码，我得到:

图片:http://postimg.org/image/f58zzrkl5/

仍然可以检测到噪声点，但我看不到从关键点质量中提取标记中心坐标的简便方法。
我认为，我需要调整检测器的灵敏度(也许需要对图像进行一些预过滤)，或者找到其他算法。

我将不胜感激一些想法和示例，我可以使用哪种检测器或算法以最简单的方式跟踪基准标记中心，而更喜欢使用Python语言和Open CV。

Answer 1

我认为您太快无法检测到标记。这是操作方法:

使用中值过滤器

去噪(可选)

简单阈值检测明亮/白色表面

将最大的图像保留在图像中心(白板)。通过添加霍夫滤镜可以找到平行线(面板/矩形边框)，可以对此进行微调。

新阈值设置，用于检测先前结果中的暗区。

连接的组件标签可分隔暗区。如果彼此碰触。

每个区域的质心，如果区域彼此接触，则最终腐 eclipse 。