OpenCV - 最佳图像识别算法

Question

我正在开发“UPS包装检测”程序。该应用程序每隔1分钟从Raspberry Pi拍摄我的门廊照片。然后我通过一个“立方体”特征匹配来运行图像来检测立方体（包是立方体，对吗？）

我决定如果有3个或更多的观察结果，图像如下）。我发现我的算法粗糙，我知道我可以做得更好。有人可以请建议和建议一个更好的方式，让我来检测一个包是否已经交付。

（我使用Python）不是一个包 - 观察很低

包的数量 - 观察高

Answer 1

号的数量，在你的情况下，包不是立方体。他们更像一个blob。

如果你想检测到任何包放在你的门廊，不只是UPS，您可以：为拍摄照片（恒定照明，背景清晰，图案的froor

A）创建标准化环境等） 。所以说，除了包装存在以外，您必须创建一个与您的相机始终看起来相同的包丢弃区域。 或 B）（困难的方式）比较图像随着时间的推移。我认为，我们看到的图像是在外面拍摄的。所以白天会有不同的亮度。阴影。等等。您可以相应地预处理图像。例如，使用以图像中最亮像素的百分比计算的阈值。然后你可以随时间比较图像。如果有一个大块，以前的图像没有，那么可能会有一个包。 C）如果您只想检测UPS包裹，您可以使用OCR或尝试匹配UPS标识。这种方法不仅可以检测包装，还可以检测UPS人员自己:)

然而，玩得开心，这听起来像一个非常好的家庭项目。