使用霍夫变换检测三角形

如何检测图像中的三角形（已知形状）？环境整洁，大部分没有其他物体。这里是一个例子 enter image description here 使用霍夫变换检测三角形

我已经研究了Hough变换，使用HoughLines来检测线条，然后用一些简单的Python逻辑尝试使三角形变成它们。这导致了一堆噪音，几乎不可能找到正确的三角形。

你会怎么做呢？

2014-12-02 Khodeir

您是否尝试过使用对比度？如果上面的图像是一个具有代表性的例子，从白色到黑色再到绿色的对比度给出了一个非常鲜明的特征来加以识别。确保在应用边缘检测之前对图像进行阈值处理。

你也可以尝试从对比中发现的线条映射到你想要的特定大小的三角形（我注意到你提到了映射到三角形，但没有提及使用大小）。但请注意，尺寸限制将受到相机与物体之间距离的影响。另外，如果您完全控制要检测的对象（因为它看起来像用于检测您自己制作的东西），则可以在三角形内或其他对比图层中添加其他形状。整圈是一个很好的使用形状（因为大多数噪声不会有一个完整的循环）

来源

2014-12-02 02:07:36

我试图使用颜色信息（通过尝试最小化目标颜色和三角形检测的平均颜色之间的距离这些都是伟大的想法，我想我会尝试有很多相似的三角形嵌套在一起，试图对抗噪音 PS。为什么阈值图像边缘检测之前？ – Khodeir 2014-12-02 03:45:00

阈值图像是什么使用对比度在你自己的函数中试图使用对比度比简单的二进制阈值法更适合于你的应用程序的某个特定点，要想得到正确的结果要困难得多，请查看一个阈值滑块示例以查看我的意思;它将使三角形站立在一定数量的阈值下几乎自行消失，呈现m没有任何噪音存在。然后，您可以对剩下的内容使用边缘检测。这也意味着你不需要对三角形进行很多改变 – 2014-12-02 03:51:38

使用霍夫变换检测三角形

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