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私はコンピュータビジョンを初めて勉強しています。アナログ時計（like so => 10:09:00）の写真を見ると、自動的に時計の時刻を読むことができます。アナログ時計のタイムアウトを読み取るには？
私はopencvでいくつかの読書と実験を行いました。そして、最も良い方法は、まずface of the watch from the environmentを抽出してからhough probabilistic function to extract the handsを適用するようです。次に、線とその角度で、時間を計算します。
これは素晴らしいとはいえ、私はコードサンプルを見つけるのが手間です。 コードサンプル、ブログ、YouTube動画、チュートリアル、ライブラリを知っていますか？
どうすればいいですか？
私は
ウォッチ顔検出
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
Mat src, gray;
src = imread(argv[1], 1);resize(src,src,Size(640,480));
cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
imshow("Input", src);
// Reduce the noise so we avoid false circle detection
GaussianBlur(gray, gray, Size(9, 9), 2, 2);
vector<Vec3f> circles;
// Apply the Hough Transform to find the circles
HoughCircles(gray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 30, 200, 50, 0, 0);
// Draw the circles detected
for(size_t i = 0; i < circles.size(); i++)
{
Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));
int radius = cvRound(circles[i][2]);
circle(src, center, 3, Scalar(0,255,0), -1, 8, 0);// circle center
circle(src, center, radius, Scalar(0,0,255), 3, 8, 0);// circle outline
cout << "center : " << center << "\nradius : " << radius << endl;
}
imshow("Circle Detection", src);
waitKey(0);
return 0;
}
線検出
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
Mat src = imread(argv[1], 0);
Mat dst, cdst, pdst;
Canny(src, dst, 50, 200, 3);
cvtColor(dst, cdst, CV_GRAY2BGR);
cvtColor(dst, pdst, CV_GRAY2BGR);
vector<Vec2f> lines;
// detect lines
HoughLines(dst, lines, 1, CV_PI/180, 122, 0, 0);
// draw lines
for(size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
{
float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
Point pt1, pt2;
double a = cos(theta), b = sin(theta);
double x0 = a*rho, y0 = b*rho;
pt1.x = cvRound(x0 + 1000*(-b));
pt1.y = cvRound(y0 + 1000*(a));
pt2.x = cvRound(x0 - 1000*(-b));
pt2.y = cvRound(y0 - 1000*(a));
line(cdst, pt1, pt2, Scalar(0,255,0), 3, CV_AA);
}
imshow("source", src);
imshow("Hough detected lines", cdst);
vector<Vec4i> plines;
HoughLinesP(dst, plines, 1, CV_PI/180, 50, 50, 10);
for(size_t i = 0; i < plines.size(); i++)
{
Vec4i l = plines[i];
// draw the lines
line(pdst, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0,0,255), 3, CV_AA);
}
imshow("Probabilistic Hough detected lines", pdst);
waitKey();
return 0;
}
おかげで、で午前のはここですM.