要使用哪些特征描述符，为什么？

Question

我喜欢在民用飞机驾驶舱内计算相机的位置和方向。

我确实使用LED作为固定点。我的计划是保存与LED相关的X，Y，Z位置。

如何检测和识别我的图像上的LED？我应该使用哪个特征描述符和特征点提取器？

如何在功能检测之前修改图像？

我喜欢保持高效。

Answer 1

----请停止投票这个问题---- 现在找到了我的问题的解决方案后，我意识到这个问题可能是太泛泛。 反正支持其他人googeling我要描述我的答案。

使用OpenCV功能的组合，我创建了包含LED可能呈白色的区域的遮罩。图像的其余部分是黑色的。这些函数例如Core.range，Imgproc.dilate和Imgproc.erode。此外，我用Imgproc.findcontours过滤掉太大或太小的轮廓。也用于组合掩码的是Core.bitwise_and或Core.bitwise_not。 遮罩是从HSV颜色空间中的图像计算得出的。

让这些面具具有潜在的LED区域，我计算颜色直方图，哪些是强度归一化的rgb颜色。 （Hue对我来说工作不够好）。这些直方图是使用一组注释的输入图像进行训练和标准化并表示我的描述符。

我确实匹配训练描述符与应用程序中使用直方图交点的计算结果。

所以我收到距离的措施。使用这些度量的阈值，度量和现实生活中LED的几何位置的知识将补丁转换为图形系统，这有助于我找到最长的潜在LED链。