草地边缘检测

[liyinglijiwu]

请问怎样才能做好草地边缘检测呢？我考虑的是用颜色和纹理分割，但是提取纹理速度太慢，要求640*480分辨率视频50帧/秒。草地是室外那种常见草地，受光照影响严重，可能有枯草

[赵4老师]

还有一个思路： 参考OpenCV中“自适应肤色”相关源代码。

[赵4老师]

草地除了颜色偏黄偏绿以外，还有一个显著特征就是单位面积中频率比较高。

[liyinglijiwu]

枯草(偏黄)和泥土比较相似，所以框选枯草区域时泥土比较容易会出现错分，还有一个，就是如果草地旁边就是绿色橡胶地板，也可能错分。关于单位面积频率高这个问题，应该就是与纹理相关了，但是离镜头远的地方草地也比较平滑，纹理不明显，还有黄色泥土纹理和枯草很相似。目前我的方法能很好解决光照问题，但是对于枯草，泥土，稀疏草地及草地上有绿色障碍物不能很好分割，我觉得解决办法应该主要是要用好纹理这个特征。我再看看您说得自适应肤色相关内容。

[赵4老师]

试试在频域划分出草地的范围。

[liyinglijiwu]

好的，我试试

[NoEdUl]

感觉你可能需要用灰度图做

[liyinglijiwu]

你好，请问能说说您用灰度图做的思路么？

[liyinglijiwu]

目前对于光照的问题已解决，不论是有阴影还是反光的草地准能准确分割，主要是处理枯草，以及稀疏草地存在问题

[赵4老师]

总不至于上Tensorflow吧。

[liyinglijiwu]

[liyinglijiwu]

用tensorflow 深度学习做分割，在ARM上面速度肯定达不到要求

[赵4老师]

别以为草都是绿色的。 参考《阿凡达》

[liyinglijiwu]

是啊，所以是个让人头痛的问题，特别是草地很稀疏，然后又有落叶，有枯草的情况，不考虑计算速度，纹理分割也不可靠

[赵4老师]

按照频率范围使用比如四叉树法将整个图片分割为大小不等的若干小片…… https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=-1&st=-1&fm=index&fr=&hs=0&xthttps=111111&sf=1&fmq=&pv=&ic=0&nc=1&z=&se=1&showtab=0&fb=0&width=&height=&face=0&istype=2&ie=utf-8&word=%E5%9B%9B%E5%8F%89%E6%A0%91

[jsxyhelu2015]

自然场景中任意草地识别，这还是蛮专业的一个选题呀。 建立楼主，如果是写论文，先整出测试图片集；如果是做项目，那么必须将输入图片的内容基本固定下来，不能有枯黄的还有空调在里面。 大家可以一起想想办法，很有意思。

[赵4老师]

啥叫“草”？ 啥叫“地”？ 啥叫“草地”？ 任何问题首先是一个哲学问题！ https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=-1&st=-1&fm=index&fr=&hs=0&xthttps=111111&sf=1&fmq=&pv=&ic=0&nc=1&z=&se=1&showtab=0&fb=0&width=&height=&face=0&istype=2&ie=utf-8&word=%E5%A1%91%E6%96%99%E8%8D%89%E5%9C%B0

[liyinglijiwu]

回复22楼：就是因为输入图片内容不固定，所以才难呀！我们做割草机器人，可能会有枯草，可能有各式各样的障碍物，不确定。在ARM上跑算法，计算速度还要快......

[shiter]

二值化后连通域算法。主要是二值化就是你说的，颜色加纹理，需要找到一些比较靠谱的经验值

[霆中仙鹤]

不知道你进展怎么样？有没有代码给学习看看

[浩劫重生]

引用 24 楼 liyinglijiwu 的回复:

回复22楼：就是因为输入图片内容不固定，所以才难呀！我们做割草机器人，可能会有枯草，可能有各式各样的障碍物，不确定。在ARM上跑算法，计算速度还要快......

做割草机器人的话不太适合用网上的图吧，你把摄像头的位置降到实际机器人的位置再去获取实际图片，应该能减少很多不必要的障碍物。（个人这样觉得的）