La mesure d'un objet à partir d'une image à l'aide d'un objet connu de la taille

Donc ce que j'ai à faire est de mesurer une longueur de pied à partir d'une image prise par un utilisateur ordinaire. Cette image contient un pied avec un black chaussette à l'usure, une pièce de monnaie ou d'autres taille de l'objet), et un livre blanc (par exemple A4) où les deux autres objets.
Ce que j'ai déjà?
-J'ai déjà travaillé avec opencv, mais de simples projets;
-J'ai déjà commencé à lire quelques articles sur le Calibrage de la Caméra ("Apprendre OpenCv") mais ne sais toujours pas si je dois aller plus loin.

Ce que je suis besoin maintenant est une certaine orientation parce que je ne comprends toujours pas si je suis bonne façon de résoudre ce problème. J'ai quelques questions: Vais-je vraiment besoin de calibrer votre appareil pour obtenir deux ou trois mesures du pied? Comment puis-je trouver les points d'intérêt de la ligne de mesure, chaque image est une image différente ou il y a des techniques à suivre?

Ps: désolé pour mon anglais, j'ai vraiment l'améliorer :-/

Pouvez-vous ajouter une image représentative? La réponse ci-dessous prend en charge l'estimation de la taille, mais ne répondent pas à vos "points d'intérêt" de la question. Plusieurs méthodes pour l'identification des composants existent, et une image (avec les caractéristiques) pourrait aider.
Tout d'abord merci pour la réponse rapide. imaginez quelque chose comme: dl.dropbox.com/u/8286271/comprimento.jpg dl.dropbox.com/u/8286271/largura.jpg j'ai ces deux images, et ce que j'ai à faire est de mesurer la longueur et la largeur du pied. Mais ma question est de savoir comment trouver ces lignes? Est-il une méthode pour trouver ces points?

OriginalL'auteur mar | 2012-07-09

  1. 4

    Tout d'abord, certains d'acquisition de l'image des choses:

    1. Pouvez-vous compter sur le noir chaussette et un fond blanc? Les couleurs ne comptent pas autant que le fort contraste entre la chaussette et le fond.
    2. Peut normaliser l'angle de vue? En regardant directement vers le bas au pied permettra de réduire la distorsion de perspective.
    3. Pouvez-vous uniformiser l'éclairage de la scène? Qui va soulager beaucoup de la transformation discuté ci-dessous.
    4. Enfin, vous aurez une meilleure estimation si vous effectuez un zoom avant (ou la position de l'appareil photo le plus proche), de sorte que le pied se remplit plus de la trame d'image.

    Analyse. (Notez que cette discussion sera adressée à votre question de l'identification des axes de pied. L'identification et l'analyse de la pièce de monnaie serait d'utiliser un processus similaire, mais certaines différences pourraient survenir.)

    1. La tâche suivante consiste à isoler la région d'intérêt (ROI). Si votre appareil photo est à la recherche vers le bas sur le pied, puis le retour sur investissement peut être limité dans le rectangle blanc. Ma réponse à ce Débordement de Pile post est un bon début pour le carré/rectangle d'identification: Quel est le plus simple ** méthode pour détecter des rectangles dans une image?
    2. Si le pied se trouve complètement dans le rectangle blanc, vous pouvez découper l'image pour l'rect trouvé dans l'étape #1. Cela permettra de limiter l'analyse de l'image de la région à l'intérieur de la feuille de papier blanc.
    3. "Binariser" l'image à l'aide d'un seuil de fonction: http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/miscellaneous_image_transformations.html#cv-threshold. Si vous choisissez les paramètres de seuil bien, vous devriez être en mesure de réduire l'image dans le noir de la région (chaussette pixels) et les zones blanches (non-chaussette pixel).
    4. Maintenant, le plaisir commence: vous pouvez essayer de correspondance des contours, mais si c'était mon problème, je voudrais utiliser les boîtes englobantes pour une solution rapide, ou des moments un peu plus intéressante (et éventuellement robuste) solution.
    5. Utilisation cvFindContours pour trouver les contours du noir (chaussette) région: http://opencv.willowgarage.com/documentation/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#findcontours
    6. Utilisation cvApproxPoly pour convertir le contour d'une forme polygonale http://opencv.willowgarage.com/documentation/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#approxpoly
    7. Pour la solution la plus simple, l'utilisation cvMinRect2 de trouver une façon arbitraire oriented bounding box pour la chaussette forme. L'axe court de la boîte doit correspondre à la ligne dans le largura.jpg et le long de l'axe de la boîte doit correspondre à la ligne dans le comprimento.jpg.
      http://opencv.willowgarage.com/documentation/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#minarearect2
    8. Si vous voulez plus d' (possible) de précision, vous pouvez essayer cvMoments pour calculer les moments de la forme. http://opencv.willowgarage.com/documentation/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#moments
    9. Utilisation cvGetSpatialMoment afin de déterminer les axes de pied. Plus d'informations sur l'spatiale moment peut être trouvé ici: http://en.wikipedia.org/wiki/Image_moments#Examples_2 et ici http://opencv.willowgarage.com/documentation/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#getspatialmoment
    10. Avec les axes connu, vous pouvez alors faire pivoter l'image de sorte que l'axe longitudinal est l'axe-alignés (c'est à dire à la verticale). Ensuite, vous pouvez simplement compter les pixels horizontalement et verticalement pour obtenir la longueur des lignes. Notez qu'il existe plusieurs hypothèses en ce moment orientée processus. C'est un plaisir de solution, mais il ne peut pas fournir plus de précision, en particulier depuis que la précision de vos mesures de taille dépend en grande partie de l'appareil de positionnement problèmes discutés ci-dessus.

    Enfin, j'ai fourni des liens vers les plus âgés C de l'interface. Vous pouvez prendre un coup d'oeil à la nouvelle interface C++ (je n'ai tout simplement pas eu le temps de la migration de mon code à 2.4)

    OriginalL'auteur Throwback1986

  2. 2

    Antonio Criminisi probablement écrit le dernier mot sur ce sujet, il y a des années. Voir son "Seule Vue De La Métrologie" papier , et sa thèse de Doctorat, si vous avez le temps.

    Je vais jeter un oeil. Merci 🙂

    OriginalL'auteur Francesco Callari

  3. 0

    Vous n'avez pas à calibrer l'appareil photo si vous avez une taille de l'objet dans l'image. Eh bien... au moins si votre appareil photo ne déforme pas trop et si vous n'êtes pas attend à beaucoup de mesures de la qualité.

    Une approche simple serait de détecter un blanc (point de vue de distorsion) rectangle, la cartographie des coins à un non faussée rectangle (à l'aide par exemple de cv::warpPerspective()) et utiliser la taille connue de ce rectangle pour déterminer la taille des objets dans l'image. Mais cela ne fonctionne que pour les objets dans le même plan que le papier, de préférence pas trop loin de chez elle.

    Si l'étalonnage n'est une solution que si j'ai besoin de plus de qualité dans les mesures. Laissez-moi vérifier si j'ai bien compris votre solution: tout d'abord j'ai pour détecter un rectangle blanc qui trace les contours de l'objet connu (par exemple: pièce de monnaie). Deuxièmement, une fois que je sais que la balance entre la largeur longueur, j'ai de fausser l'effet causé par la perspective avec cv::warpPerspective(). Après cette mesure peut être faite.

    OriginalL'auteur Ben

  4. 0

    Je ne suis pas sûr si vous devez construire vous-même, mais si vous avez juste besoin de le faire, et pas de code. Vous pouvez utiliser KLONK Image de la Mesure pour cela. Il est gratuit et payable versions.

    OriginalL'auteur Christian