我对图像处理项目的研究领域是什么？

Question

对于我的最后一年的项目，我正在做一个车辆详细修改系统。系统应该能够完成以下任务。我使用的是一个大小的图像，从一个固定的距离，比方说从5米。和不同的颜色和边缘图像是存储我的应用程序，这是基本的想法。

1. 检测车辆的轮胎和合金轮辋
2. 检测和测量安装的轮辋的边缘尺寸
3. 在车辆上安装一个新的合金轮辋(嵌入或将合金轮辋嵌入或放置在原始图像上尚未确定)
4. 改变车辆车身的颜色

H 19在车窗上应用颜色H 210G 211

测量车轮尺寸

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改性合金车轮改变图像

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那么，我对这个项目的研究领域是什么呢？我应该知道什么？你们能帮帮我吗？

我知道我需要用摄影测量技术来测量车轮。

Answer 1

我认为任务1-3可能已经足够完成最后一年的项目了！拥有一个固定距离的相机不会让你确定(我不相信)图像中物体的大小，除非你也知道一些关于相机内部参数(焦距等)的信息。没有这些信息，你就无法将像素长度转化为可靠的现实世界测量。话虽如此，你可以只做一些测试，只要你在测试之间保持相机到边缘的距离完全相同，并确保相机与车辆成正方形，你就可以在那里了。

我会说，检测轮辋将是一个挑战，因为轮辋风格都将是不同的。您可以利用这样一个事实，即颜色通常是不存在的(寻找很少饱和的像素)。然而，如果汽车是白色、黑色、灰色等，这将包括车身中的像素。然后，你可能需要利用边缘的内容，给你一个线索，他们的范围在哪里。最后，您可以使用广义Hough变换来尝试寻找“圆形”对象。结合这三组数据可能会给你一个很好的线索，知道轮辋在哪里。一旦你知道了原始边缘的边界，得到它的物理尺寸和应用新的合金边缘图像是相当简单的假设你有一些相机参数，如上面所述。

如果你只需要找到车身，我只需在图像中寻找相同颜色的大片区域。试着建立一个颜色模型，以确定什么颜色的车辆必须。然后你就会有一些问题，如果有部分车辆在阴影或强光，并知道如何自动连接这些像素到你的汽车车身模型。

一旦你有了整个车辆的颜色模型，你就可以通过找到完全在车身内的独立颜色块(或非彩色，视情况而定)来确定车窗。

这些只是一些想法。你已经得到了你需要的关键词(用于汽车车身检测的图像分割，可能用于边缘检测的边缘检测，摄影测量和摄像机校准，以便能够进行真实的测量，等等)。我认为您绝对应该分块解决这个问题，因为您提到的每个组件本身都会相当困难！

祝好运。

Answer 2

如果检测到的汽车与摄像机的距离为x米，其中a