Emgu Cv Lab 9: Part 2 Yellow Object detection โปรแกรมตรวจจับวัตถุสีเหลือง

76 ความคิดเห็น

Color Detection part 2: ตรวจจับวัตถุสีเหลือง (yellow object detection)

กลับมาอีกครั้งแล้วครับกับ lab9 วันนี้ผมจะนำเสนอ part2 ซึ่งเป็นเรื่อง การตรวจจับวัตถุสีเหลือง (yellow object detection) ภาพรวมของ part2 เราจะนำเสนอวิธีการตรวจจับวัตถุที่เป็นสีเหลือง และจะใช้ contour ในการหาตำแหน่งของวัตถุนั้นนะครับ ขั้นสุดท้ายเราจะตีกรอบรอบวัตถุที่โปรแกรมตรวจจับได้นะครับ

ขั้นแรก : รับ input จากกล้องวีดีโอ และแปลงภาพ input จาก RGB เป็น HSV

cameraImage = capture.QueryFrame(); //input image

Image<Hsv, Byte> hsvImage = cameraImage.Convert<Hsv,Byte>(); //Convert RGB > HSV.

ขั้นที่สอง : ใช้ cvInrange() ในการแยกวัตถุที่มีสีเหลืองออกจาก background และกำจัด noise ด้วย cvErode()

//Create result image.
Image<Gray, Byte> ResultImage = new Image<Gray, Byte>(hsvImage.Width, hsvImage.Height);

//Define low range(16).
Image<Gray, Byte> IlowCh0 = new Image<Gray, Byte>(hsvImage.Width, hsvImage.Height, new Gray(16));

//Define hight range(30).
Image<Gray, Byte> IHiCh0 = new Image<Gray, Byte>(hsvImage.Width, hsvImage.Height, new Gray(30));

//Use cvinrange() method and hsvImage[0] = hsvimage channel 0
CvInvoke.cvInRange(hsvImage[0], IlowCh0, IHiCh0, ResultImage);

CvInvoke.cvErode(ResultImage, ResultImage, (IntPtr)null, 2); //Noise reduce.

Image<Gray, Byte> imgForContour = new Image<Gray, byte>(ResultImage.Width, ResultImage.Height);

CvInvoke.cvCopy(ResultImage, imgForContour, System.IntPtr.Zero); //Copy image for contoure

ขั้นที่สาม: ใช้ contour ในการหาตำแหน่ง และตีกรอบให้กับ contours ขั้นตอนในการใช้ contour มี 3 ขั้นนะครับ จะได้ไม่สับสน

สาม จุด หนึ่ง : จองเมมและสร้างตัวแปร

IntPtr storage = CvInvoke.cvCreateMemStorage(0);
IntPtr contour = new IntPtr();

สาม จุด สอง: ใช้ cvfindContours(); ในการหา contours output จะถูกเก็บไว้ใน seq

CvInvoke.cvFindContours(imgForContour, storage, ref contour, System.Runtime.InteropServices.Marshal.SizeOf(typeof(MCvContour)), Emgu.CV.CvEnum.RETR_TYPE.CV_RETR_EXTERNAL, Emgu.CV.CvEnum.CHAIN_APPROX_METHOD.CV_CHAIN_APPROX_NONE, new Point(0, 0));
Seq<Point> seq = new Seq<Point>(contour, null);

สาม จุด สาม : loop เพื่อดูว่า มี contours ทั้งหมดกี่อัน และ get ค่าตำแหน่งของ contours นั้นมาด้วย

for (; seq != null && seq.Ptr.ToInt32() != 0; seq = seq.HNext)
{
   // get ค่า X,Y width,Height ของ contours
Rectangle bndRec = CvInvoke.cvBoundingRect(seq, 1);

   // คำนวณหาพื้นที่ของ contours
double areaC = CvInvoke.cvContourArea(seq, MCvSlice.WholeSeq, 1) *-1;
if (areaC > 200) // หลีกเลี่ยง noise เล็กๆ โดยการดูขนาดของ contours
{
// วาดกรอบสี่เหลี่ยมให้กับวัตถุ
CvInvoke.cvRectangle(cameraImage, new Point(bndRec.X, bndRec.Y), new Point(bndRec.X + bndRec.Width, bndRec.Y + bndRec.Height), new MCvScalar(0, 0, 255), 2, LINE_TYPE.CV_AA, 0);
}
}

Output