iOS Vision 检测二值化图像上的光线答案

【问题标题】：iOS Vision detect light on binarized imageiOS Vision 检测二值化图像上的光线
【发布时间】：2017-12-01 04:32:00
【问题描述】：

我遇到了一些问题。如何定义二值化图像上的光点。我现在正在使用 ios11 和 Vision。

我使用二值化过滤器CIColorControls（也尝试将其与CIColorInvert结合使用）。
对于光检测，我使用VNImageRequestHandler 和VNDetectRectanglesRequest。在VNDetectRectanglesRequest 我检查VNDetectedObjectObservation 但无法实现 100% 的帧检测（有时应用无法识别帧上的光点）。我做错了什么？感谢任何帮助

这是我的代码

 lazy var rectanglesRequest: VNDetectRectanglesRequest = {
        return VNDetectRectanglesRequest(completionHandler: self.handleRectangles)
    }()

 func captureOutput(_ output: AVCaptureOutput, didOutput sampleBuffer: CMSampleBuffer, from connection: AVCaptureConnection) {
            connection.videoOrientation = AVCaptureVideoOrientation.portrait
            guard let uiImage = imageFromSampleBuffer(sampleBuffer: sampleBuffer) else { return }

            let correctedImage = uiImage
                .applyingFilter("CIColorControls", withInputParameters: [
                    kCIInputSaturationKey: 0,
                    kCIInputContrastKey: 4.5,
                    kCIInputBrightnessKey: -1.54
                    ])
                //.applyingFilter("CIColorInvert", withInputParameters: nil)
              self.searchLightSpot(ciImage: correctedImage)

            DispatchQueue.main.async { [unowned self] in //unowned
                self.frameImageView.image = UIImage(ciImage: correctedImage)
            }
        }

 func searchLightSpot(ciImage: CIImage) {
        var requestOptions: [VNImageOption: Any] = [:]
        let handler = VNImageRequestHandler(ciImage: ciImage, options: requestOptions)
        DispatchQueue.global(qos: .userInteractive).async {
            do {
                try handler.perform([self.rectanglesRequest])
            } catch {
                print(error)
            }
        }
    }

func handleRectangles(request: VNRequest, error: Error?) {
        guard let observations = request.results as? [VNDetectedObjectObservation]
            else {
                print("unexpected result type from VNDetectedObjectObservation")
                return
        }
        guard let detectedObject = observations.first else {
                print("not detected object")
            return
        }

        print("detected object: ", detectedObject)
    }

【问题讨论】：

标签： image-processing computer-vision core-image ios11 coreml

【解决方案1】：

在进行额外研究后，我了解到 Apple 似乎对框架进行了额外优化

例如，如果我们在第 1 帧中获得了光，那么接下来的 5 帧将是相同的它将向我们显示相同的帧，所以改为 5 帧 - 我们只有 1 这意味着我们不能在 100% 确定的情况下每秒中继静态帧数

所以我无法检测到信号持续时间等等......

可能的解决方案之一是：

1.我们可以启动计时器，它会从相机获取当前帧（例如每 100 毫秒）

2。然后我们将检查框架是否有白点。基于直方图的这些结果

y - 颜色（如果帧上存在白色，则显示 0/1）

x - 时间线（毫秒）

3.所以这个图的输出可能是

[01111100001111…]

4.然后我们可以分析和检测信号

您可以使用EasyImagy 并编写您自己的扩展来二值化和检测白点

  extension Image  where Pixel == RGBA {

        fileprivate func getPixelCount() -> Int {
            return Int(10 * width / 100)
        }

        func binarize() -> (isWhite: Bool, binarizedImage: Image<RGBA>) {

            var kWidth = 0
            var img = self
            let pixelCount = getPixelCount()
            for x in 0..<width{
                var kHeight = 0
                for y in 0..<height {

                    if let _pixel = pixel(x, y) {
                        if _pixel.gray < 245 {
                            img[x, y] = .black
                            kHeight = 0
                        } else {
                            img[x, y] = .white
                            kHeight += 1
                        }

                        if kHeight > pixelCount {
                            kWidth += 1
                            break
                        }
                    }
                }
                print("Hwhite: \(kHeight) Wwhite: \(kWidth)")
                if kHeight >= pixelCount && kWidth >= pixelCount  {
                    return (true, img)
                }
            }
            return (false, img)
        }
    }

【讨论】：