주차 빈 영역을 감지하는 감지기 알고리즘을 적용하고 SIFT 및 SURF에 대해 읽었지만 이해가되지 않습니다. 두 이미지를 비교 한 예를 보았습니다.하지만 원하는 것은 아닙니다. 주차시 빈 자리를 감지하는 문제에 대해 SURF 또는 SIFT를 사용하는 방법에 대해 설명해 주시겠습니까?감지 지점 비어있는 주차장 OPENCV
또한 색상 히스토그램에 대해 읽었으며 이에 대한 문서가 있습니까?
내가 OpenCV의 파이썬 2.4.9 및 그것은 당신이 정확히 무엇을 달성하고자하는에 따라 2.7
함께 일하고 - 단지 빈 공간 및 주차보다 더 높은 카메라를 찾으려면, 그것은 매우 가능성이 그 반점을 찾는 도로 색 (아스팔트 일 가능성이 높음)으로 충분합니다 (http://docs.opencv.org/modules/core/doc/operations_on_arrays.html#cv2.inRange 참조). 물론 수동으로 하한선과 상한선을 찾아야합니다 (조명 차이점을 잊지 마십시오 - 야간에는 아스팔트 색상이 달라집니다. HSV 색상 공간을 사용하여 좋은 경계를 찾는 것이 더 쉬울 것입니다). 빈 곳 (도로 등).
BTW - 작업중인 이미지의 샘플을 첨부하십시오이 Using OpenCV to detect parking spots
안녕하세요, 답장을 보내 주셔서 감사합니다. 예, 아스팔트 색상에 대해 생각해 보았습니다. 야간에는 아스팔트에서 밝기와 색상에 대해 설명 할 수 있습니까? 내 프로그램이 주차 라인을 감지하여 모든 장소를 그립니다. 이제 관심 분야가 확인되었습니다. – Gui
경계를 직접 찾아 보거나 누군가가 도와 줄 수 있도록 몇 가지 예 (이미지)를 제공해야합니다. 여기에 대한 자세한 내용을 볼 수 있습니다 - http://stackoverflow.com/questions/18771497/how-do-we-detect-points-from-a-picture-with-a-particular-color-on-those-points/ 18812395 # 18812395 밤의 밝기 - 일반적으로 색상의 채도 (HSV 색상 공간에서)는 비슷해야하며 가장 큰 차이는 색상의 값입니다. 당신이해야 할 일은 낮과 밤에 좋은 경계를 찾아 그들을 합치는 것입니다. – cyriel
저는 ROI (개별 주차 장소)'images_roi []'가있는 행렬을 가지고 있습니다. 이제'lower_color_asphalt = np.array ([x, y , z]) upper_color_asphalt = np.array ([x2, y2, z2])'.이 값을 얻으려면? – Gui
봐. 또한 무엇을 시도 했습니까? – lightalchemist
안녕하세요, 빈 주차장을 감지하는 방법, 내 주차 영역을 식별, 따라서, 내 ROI를 식별했습니다. – Gui