我的图像处理项目研究领域是什么？

Question

对于我最后一年的项目，我正在做一个车辆细节修改系统。系统应该能够执行以下这些任务。我使用从固定距离拍摄的车辆尺寸图像，比方说5米。和不同的颜色和边缘图像存储我是我的应用程序，这是基本的想法。

1. 检测轮胎和车辆的合金轮缘
2. 检测和测量装轮辋的轮辋尺寸
3. 应用新的合金轮缘到车辆（嵌入或把合金轮辋上的顶原始图像尚未决定）
4. 车身改色
5. 申请色调颜色的车窗

测量车轮大小

改性合金轮改为图片

所以这将是我为这个项目的研究领域？我应该知道什么？你们可以帮我吗？

我知道我需要使用摄影测量技术来测量车轮。

Answer 1

我认为任务1-3对于最后一年的项目来说可能绰绰有余！使用固定距离的相机不会让您确定（我不相信）图像中物体的大小，除非您还了解有关相机内部参数（焦距等）的一些信息。如果没有该信息您将无法将像素长度转换为可靠的实际测量值。话虽如此，只要进行一些测试，只要在测试之间保持摄像机与边缘的距离完全相同，并确保摄像机与车辆成直角，那么您可能就会在那里。

我会说，检测轮辋将是一个挑战，因为轮辋的风格都会有所不同。您可以充分利用颜色通常不存在的情况（查找饱和度非常低的像素）。然而，如果汽车是白色，黑色，灰色等，那么这将包括车身中的像素。然后，您可能需要利用轮辋内的边缘内容来为您提供关于其范围的线索。最后，您可以使用广义Hough变换来尝试查找“循环”对象。将这三组数据结合起来可能会给你一个体面的线索。一旦你知道了原始边框的边界，假设你具有上述摄像机参数的一些知识，那么获得它的物理尺寸并应用新的合金轮廓图像就相当简单。

如果您只需查找车身，我只需在图像中查找相同颜色的大面积区域。尝试建立一个颜色模型来挑选车辆必须是什么颜色。然后，如果在阴影或强光下有部分车辆，并且知道如何自动将这些像素连接到车身模型中，则只会遇到一些问题。

一旦你有整个车辆的颜色模型，你可以通过找到完全在车体内的自包含的颜色块（或非颜色，视情况而定）来确定窗口。

这些只是一些想法。你已经得到了你需要的关键词（用于车身确定的图像分割，可能用于边缘检测的边缘检测，摄影测量和相机校准以便能够进行真实世界的测量等）。我认为你应该明确地解决问题因为你提到的每个组件本身都是相当困难的！

祝你好运。

Answer 2

如果你检车有从摄像头，其中一个< X < BA，B是已知的距离×米，且为b -a足够小，你可以做以下 采取从图片（B + A）/ 2米的某个矩形物体，其高度为1米，并计算图像中物体边缘的像素（= p像素）。您始终可以设想该车距离摄像机的距离（b + a）/ 2。那么如果你发现轮辋（你有很多想法从aardvarkk收到）和它们的直径（像素）（= dp），你可以通过将轮辋直径以像素为单位除以p来得到轮辋直径，单位为米（= dm），dm = dp/p。我认为这个准确度对于最后一年的项目来说足够了