python - 如何正确识别嘈杂图像上的形状？

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我在选择适当的形状检测算法时遇到问题。我的任务是识别“几何游戏”扑克牌上的形状。示例图片:

通过识别，我的意思是我的算法应了解每种形状的顶点数量。如果是一个圆圈，它也应该理解。
为了解决我的问题，我尝试应用某种过滤(Kirsch过滤器)和openCV findCountours过程。但是有一个问题-由于背景的存在，有时形状不是连续的。您能否推荐我需要尝试使用哪些算法或一组算法来处理背景并正确识别形状？

最佳答案

作为人类，我们知道这些卡片都在地毯上，因为我们心中有3D模型，并且根据我们的经验，我们对卡片所涵盖的内容有期望。

您还需要同时提供上述两种知识来进行机械加工。一种方法是背景减法。

https://docs.opencv.org/3.4/d1/dc5/tutorial_background_subtraction.html

这是告诉机器目标对象位于无意义的背景之上，以及预期的背景是什么样的。您也可以尝试使用opencv中的图像分割算法。

https://docs.opencv.org/3.4.3/d3/db4/tutorial_py_watershed.html

我认为在您所拥有的那种背景下，效果并不理想。但是尝试起来很容易。

根据对蓝色卡片的期望，您还可以尝试对蓝色进行均值平移过滤。尝试看看是否可行。

http://www.chioka.in/meanshift-algorithm-for-the-rest-of-us-python/

您要寻找的关键字是图像分割，对象检测，背景过滤。遮盖目标对象后，可以执行常规的边缘/线检测和角检测以进行形状分类。 <---很多工作

祝好运。

关于python - 如何正确识别嘈杂图像上的形状？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55473636/

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