【发布时间】：2012-12-01 13:51:09
【问题描述】：
我想创建一个用于工厂的系统来测量从装配线上下来的物体的大小。这些物体是石板，近似矩形，我想要宽度和高度。每块石头都是用闪光灯在相同的位置拍摄的，所以条件控制得很好。棘手的部分是石头有时在其表面上有图案（通常是带有波纹和条纹的大理石），它们有时几乎是黑色的，与阴影融为一体。
我尝试简单地从背景的参考图像中减去每张图像，但是在照明、滚轮和小机器的位置上有足够小的变化，以至于输出确实很嘈杂。
我计划接下来尝试的方法是使用 Canny 的边缘检测算法，然后使用某种数值优化（可能是 Nelder-Mead）将 4 边多边形与边缘匹配。不过，在我自制某些东西之前，是否有一种现有的方法在这种情况下效果很好？
如果有帮助，可以使用已知在平板内的图像补丁“播种”算法（它们总是在角落里排成一列），以帮助识别其表面图案和颜色。如有必要，我还可以生成一组带注释图像的训练集。
一些背景图片和一些石板：
【问题讨论】：
-
你能分享一两个示例图像吗？你能掩盖背景吗？你能用一些简单的morphological operations 清理差异图像吗？
-
我的工作机器上有一些样本，明天可以分享。
-
按照 E 先生的建议，尝试对背景差异图像进行一些平滑、形态学操作等，然后将其二值化。这应该会给你一些东西，你至少可以得到一些基本的数字来改进。
标签： machine-learning computer-vision image-segmentation object-recognition