在照片里发现了美国国旗？

Question

为了纪念7月4日，我很有兴趣找到一种编程的方法来检测图片中的美国国旗。有一个早期和流行的关于在图像中寻找可口可乐罐的问题描述了许多解决这个问题的好技术，但我不确定它们是否适用于标志，因为

1. 旗帜在风中飘动，因此可能会封闭自己或以其他方式非线性变形(这会使SIFT之类的技术更难使用)，以及
2. 与可口可乐罐头不同的是，美国国旗的星条旗并不是美国国旗独有的，而且可能是利比里亚国旗的一部分，排除了许多“线签名”技术。

是否有任何标准的图像处理或识别技术将特别适合这项任务？

Answer 1

我的方法概括了这个问题，实际上是在一个蓝色区域附近寻找一个红白相间的条形图案(水平或垂直)。因此，它适用于只有美国国旗才有这种模式的场景。

我的方法是用Java开发的，并使用Marvin框架。

算法：

1. 只保留与美国国旗颜色相同的像素的颜色过滤器。
2. 找到水平红白相间的条形图案
3. 找到垂直红白相间的图案
4. 去除小面积(噪音)图案
5. 检查此模式是否被蓝色区域包围。
6. 分割区域。

输入：

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滤色器：

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旗帜：

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更有趣的是，在这种情况下，有许多标志。

输入

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滤色器：

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模式匹配：

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旗帜：

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源代码：

import static marvin.MarvinPluginCollection.*;

public class AmericanFlag {

    public AmericanFlag(){
        process("./res/flags/", "flag_0", Color.yellow);
        process("./res/flags/", "flag_1", Color.yellow);
        process("./res/flags/", "flag_2", Color.yellow);
        process("./res/flags/", "flag_3", Color.yellow);
        process("./res/flags/", "flag_4", Color.blue);
    }

    private void process(String dir, String fileName, Color color){
        MarvinImage originalImage = MarvinImageIO.loadImage(dir+fileName+".jpg");
        MarvinImage image = originalImage.clone();
        colorFilter(image);
        MarvinImageIO.saveImage(image, dir+fileName+"_color.png");

        MarvinImage output = new MarvinImage(image.getWidth(), image.getHeight());
        output.clear(0xFFFFFFFF);
        findStripsH(image, output);
        findStripsV(image, output);
        MarvinImageIO.saveImage(output, dir+fileName+"_1.png");

        MarvinImage bin = MarvinColorModelConverter.rgbToBinary(output, 127);
        morphologicalErosion(bin.clone(), bin, MarvinMath.getTrueMatrix(5, 5));
        morphologicalDilation(bin.clone(), bin, MarvinMath.getTrueMatrix(15, 15));
        MarvinImageIO.saveImage(bin, dir+fileName+"_2.png");

        int[] centroid = getCentroid(bin);
        image.fillRect(centroid[0], centroid[1], 30, 30, Color.yellow);

        int area = getMass(bin);
        boolean blueNeighbors = hasBlueNeighbors(image, bin, centroid[0], centroid[1], area);

        if(blueNeighbors){
            int[] seg = getSegment(bin);
            for(int i=0; i<4; i++){
                originalImage.drawRect(seg[0]+i, seg[1]+i, seg[2]-seg[0], seg[3]-seg[1], color);
            }
            MarvinImageIO.saveImage(originalImage, dir+fileName+"_final.png");
        }
    }

    private boolean hasBlueNeighbors(MarvinImage image, MarvinImage bin, int centerX, int centerY, int area){
        int totalBlue=0;
        int r,g,b;
        int maxDistance =  (int)(Math.sqrt(area)*1.2);
        for(int y=0; y<image.getHeight(); y++){
            for(int x=0; x<image.getWidth(); x++){
                r = image.getIntComponent0(x, y);
                g = image.getIntComponent1(x, y);
                b = image.getIntComponent2(x, y);

                if(
                    (b == 255 && r == 0 && g == 0) &&
                    (MarvinMath.euclideanDistance(x, y, centerX, centerY) < maxDistance)
                ){
                    totalBlue++;
                    bin.setBinaryColor(x, y, true);
                }
            }
        }

        if(totalBlue > area/5){
            return true;
        }
        return false;
    }

    private int[] getCentroid(MarvinImage bin){
        long totalX=0, totalY=0, totalPixels=0;
        for(int y=0; y<bin.getHeight(); y++){
            for(int x=0; x<bin.getWidth(); x++){

                if(bin.getBinaryColor(x, y)){
                    totalX += x;
                    totalY += y;
                    totalPixels++;
                }
            }
        }

        totalPixels = Math.max(1, totalPixels);
        return new int[]{(int)(totalX/totalPixels), (int)(totalY/totalPixels)};
    }

    private int getMass(MarvinImage bin){
        int totalPixels=0;
        for(int y=0; y<bin.getHeight(); y++){
            for(int x=0; x<bin.getWidth(); x++){
                if(bin.getBinaryColor(x, y)){
                    totalPixels++;
                }
            }
        }

        return totalPixels;
    }

    private int[] getSegment(MarvinImage bin){
        int x1=-1, x2=-1, y1=-1, y2=-1;
        for(int y=0; y<bin.getHeight(); y++){
            for(int x=0; x<bin.getWidth(); x++){
                if(bin.getBinaryColor(x, y)){

                    if(x1 == -1 || x < x1){ x1 = x; }
                    if(x2 == -1 || x > x2){ x2 = x; }
                    if(y1 == -1 || y < y1){ y1 = y; }
                    if(y2 == -1 || y > y2){ y2 = y; }
                }
            }
        }
        return new int[]{x1,y1,x2,y2};
    }

    private void findStripsH(MarvinImage imageIn, MarvinImage imageOut){

        int strips=0;
        int totalPixels=0;
        int r,g,b;
        int patternStart;
        boolean cR=true;
        int patternLength = -1;
        for(int y=0; y<imageIn.getHeight(); y++){
            patternStart = -1;
            strips = 0;
            patternLength=-1;
            for(int x=0; x<imageIn.getWidth(); x++){
                r = imageIn.getIntComponent0(x, y);
                g = imageIn.getIntComponent1(x, y);
                b = imageIn.getIntComponent2(x, y);

                if(cR){
                    if(r == 255 && g == 0 && b == 0){
                        if(patternStart == -1){ patternStart = x;}
                        totalPixels++;
                    } else{
                        if(patternLength == -1){
                            if(totalPixels >=3 && totalPixels <= 100){
                                patternLength = (int)(totalPixels);
                            } else{
                                totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1;
                            }
                        } else{
                            if(totalPixels >= Math.max(patternLength*0.5,3) && totalPixels <= patternLength * 2){
                                strips++;
                                totalPixels=1;
                                cR = false;
                            } else{
                                totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1;
                            }
                        }
                    }
                }
                else{
                    if(r == 255 && g == 255 && b == 255){
                        totalPixels++;
                    } else{
                        if(totalPixels >= Math.max(patternLength*0.5,3) && totalPixels <= patternLength * 2){
                            strips++;
                            totalPixels=1;
                            cR = true;
                        } else{
                            totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1; cR=true;
                        }
                    }
                }


                if(strips >= 4){
                    imageOut.fillRect(patternStart, y, x-patternStart, 2, Color.black);
                    totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1; cR=true;
                }
            }
        }
    }

    private void findStripsV(MarvinImage imageIn, MarvinImage imageOut){

        int strips=0;
        int totalPixels=0;
        int r,g,b;
        int patternStart;
        boolean cR=true;
        int patternLength = -1;
        for(int x=0; x<imageIn.getWidth(); x++){
            patternStart = -1;
            strips = 0;
            patternLength=-1;
            for(int y=0; y<imageIn.getHeight(); y++){
                r = imageIn.getIntComponent0(x, y);
                g = imageIn.getIntComponent1(x, y);
                b = imageIn.getIntComponent2(x, y);

                if(cR){
                    if(r == 255 && g == 0 && b == 0){
                        if(patternStart == -1){ patternStart = y;}
                        totalPixels++;
                    } else{
                        if(patternLength == -1){
                            if(totalPixels >=3 && totalPixels <= 100){
                                patternLength = (int)(totalPixels);
                            } else{
                                totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1;
                            }
                        } else{
                            if(totalPixels >= Math.max(patternLength*0.5,3) && totalPixels <= patternLength * 2){
                                strips++;
                                totalPixels=1;
                                cR = false;
                            } else{
                                totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1;
                            }
                        }
                    }

//                  if(maxL != -1 && totalPixels > maxL){
//                      totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; maxL=-1;
//                  }
                }
                else{
                    if(r == 255 && g == 255 && b == 255){
                        totalPixels++;
                    } else{
                        if(totalPixels >= Math.max(patternLength*0.5,3) && totalPixels <= patternLength * 2){
                            strips++;
                            totalPixels=1;
                            cR = true;
                        } else{
                            totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1; cR=true;
                        }
                    }

//                  if(maxL != -1 &&  totalPixels > maxL){
//                      totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; maxL=-1;
//                      cR=true;
//                  }
                }


                if(strips >= 4){
                    imageOut.fillRect(x, patternStart, 2, y-patternStart, Color.black);
                    totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1; cR=true;
                }
            }
        }
    }

    private void colorFilter(MarvinImage image){

        int r,g,b;
        boolean isR, isB;
        for(int y=0; y<image.getHeight(); y++){
            for(int x=0; x<image.getWidth(); x++){
                r = image.getIntComponent0(x, y);
                g = image.getIntComponent1(x, y);
                b = image.getIntComponent2(x, y);

                isR = (r > 120 && r > g * 1.3 && r > b * 1.3);
                isB = (b > 30 && b < 150 && b > r * 1.3 && b > g * 1.3);

                if(isR){
                    image.setIntColor(x, y, 255,0,0);
                } else if(isB){
                    image.setIntColor(x, y, 0,0,255);
                } else{
                    image.setIntColor(x, y, 255,255,255);
                }
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        new AmericanFlag();
    }
}

其他结果：

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Answer 2

您可以通过OpenCV库使用“模板匹配”。

下面是这种方法背后的理论：

模板匹配是一种搜索和查找较大图像中模板图像位置的方法。为此，OpenCV附带了一个函数cv2.mateTemplate()。它简单地将模板图像滑动到输入图像上(如2D卷积)，并比较模板图像下的模板和输入图像的补丁。

代码示例和实现说明可以在这里找到：matching.html#gsc.tab=0