使用openCV检测图像中部分模糊的矩形

我正在开发一个项目，并遇到了一种情况。我想在红外图像中检测矩形对象（黑色键盘）。背景非常干净，所以它不是一个真正的难题，我在OpenCV中使用了简单的阈值和minAreaRect来解决它。 Easy case of the problem 使用openCV检测图像中部分模糊的矩形

但我也希望程序来跟踪该对象时，我用我的手来移动它（是的，实时）。而且我的手会覆盖像这种情况下的一小部分物体。 Tricky case of the problem

我最初的想法是在容易的情况下学习对象大小，对于困难的情况，尝试匹配我的“学习矩形”来覆盖尽可能多的白色像素。

任何人都有更好的解决方案，也许基于特征的方法？我不知道使用功能是否可以改善这种情况，因为这些红外图像中的物体大部分是黑色的。

预先感谢您。

如何在阈值图像上使用像膨胀和侵蚀这样的形态操作（Opencv具有这些实现）。一旦你明白了，你可以尝试一些角点检测/轮廓检测或线检测器（在opencv contrib模块中）来了解对象的形状。

2017-06-22 16:48:37

谢谢。我尝试使用形态学操作，它似乎工作。 –

@duy_sau_rom如果你发现答案有用，并且它解决了你的问题，请考虑upvoting并将答案标记为'accepted' –

我是stackoverflow中的新成员，需要多一点点信誉才能赞成。我以后会回来为你效劳。：'） –

你的“棘手”情况仍然相当简单，可以用扩张/侵蚀（Shawn Mathew提及）解决，然后使用相同的minAreaRect。在这里，右边是腐蚀和膨胀与5x5的内核后您的阈值的图像，minAreaRect发现它一个旋转矩形，绘制在左边的原限图像：

您有兴趣更多复杂的情况下，例如，你的手完全覆盖键盘的一个短边缘？

2017-06-23 03:39:19 Headcrab

谢谢你的回答。我想这种情况相当困难，如果不知道键盘的原始大小，就不能轻易解决？ –

我不认为在不知道原始尺寸的情况下就可以解决问题，但如果您不知道尺寸大小，但长/短边比例不是这样，它会变得有点简单：minAreaRect为您提供缩短版本的矩形，您估计其中一个短边在它旁边有较少的白色像素，然后在该方向上延伸矩形。类似的东西。 – Headcrab

你怎么看白色（或另一种颜色）键盘的情况。我认为我们仍然可以看到它并知道它是一个键盘，但对于一个程序来说这并不容易。 –

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