IGV——Forklift Line Identification and Positioning

为了准确判断线框内是否有托盘，需要对线框进行识别定位，以判断车体与线框（一般是黄色四边形，如下图所示）的相对位置，以便进行后续操作。

仓储环境中，目标受光照影响不大，所以框体颜色特征可以采用，此外由于框体的形状特征、大小特征明显，根据特征融合的思想，可以增强识别框体算法的鲁棒性。
###一、基本概念
1. 轮廓 (contours)

轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了准确，要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。轮廓发现的函数与参数解释如下：

findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None)

image输入/输出的二值图像
mode 迒回轮廓的结构、可以是List、Tree、External
method 轮廓点的编码方式，基本是基于链式编码
contours 迒回的轮廓集合
hieracrchy 迒回的轮廓层次关系
offset 点是否有位移

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/9675856-13ab9ec1a52b01bc.jpg?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/312)

2. 多边形逼近
多边形逼近，是通过对轮廓外形无限逼近，删除非关键点、得到轮廓的关键点，不断逼近轮廓真实形状的方法，OpenCV中多边形逼近的函数与参数解释如下：

approxPolyDP(curve, epsilon, closed, approxCurve=None)

curve 表示输入的轮廓点集合
epsilon 表示逼近曲率，越小表示相似逼近越厉害
close 是否闭合

###二、opencv检测四边形/多边形

Google中通过：quadrangle, quad, rectangle, rectilinear 之类关键词的搜索，大致得出如下方法：

1.一般方法

approxPolyDP

找到轮廓后进行多边形拟合，但是结果不是很精确。

hough变换

要使用hough变换, 首先得明确四边形的定义, 也就是说对四条边进行一定的限制，这个定义是由你自己决定的。

霍夫变换之前也可以先角点检测——Harris corner detection ，焦点检测之后，也可以根据
最大四边形算法来找到框体。

RANSAC

ansac比较符合人的视觉系统: 随机抽取两个点, 然后相对这两个点所确定的直线, 在给定距离之内的每个点都算作一票, 票数最高的直线即为所求, 然后再将这些点删除. 如此循环四次, 便得到所求的四边形。

或者循环n次, 直至票数小于某阈值,即得到了所求的n边形. 或小于最大循环次数时, 得到随机取样最符合的直线.

2.OpenCV 自带例子 squares.cpp

RGB -> HSV，然后通过饱和度来确定白色（白色饱和度低）
用一系列阈值进行阈值化，findContours 找联通区域，approxPolyDP来拟合多边形。（阈值化时用到了一个非常呵呵的判断策略：如果70%的图像全白了，那么没必要继续往上加阈值了，不这样的话，整幅图像全白时，就是最大的矩形，我们不希望如此）
找到符合条件的最大矩形区域的四个顶点

![](https://camo.githubusercontent.com/4b496f509fe98f93d1ee47b33979dda48d0c82be/68747470733a2f2f7261772e6769746875622e636f6d2f616c79737361712f6f70656e63762f6d61737465722f696d67732f6f75742d6d616e79537469636b6965732e6a7067)

3.基于直线检测的形状识别方法

直线检测
直线聚类
直线筛选
交点计算
交点排序

参考文献：

【1】OpenCV中几何形状识别与测量

【2】opencv检测四边形/多边形

【3】Fast and Accurate Document Detection for Scanning

【4】利用OpenCV检测图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容

【5】利用OpenCV提取图像中的矩形区域（PPT屏幕等）

【6】形状识别之直线检测(LSD)

【7】手机端运行卷积神经网络的一次实践 – 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能

Wednesday, 29. August 2018 01:42AM

Author : Z

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