Otonom robotumun kamera beslemesinden gelen bir trafik ışığını filtrelemeye çalışıyorum. Yakalanan kareleri HSV renk uzayına dönüştürürüm, trafik ışığı gibi kabaca "kırmızı" olan tüm kırmızı nesneleri algılayana kadar onları eşleştirin, sonra aralarında kırmızı ışığı bulmak için Hough dönüşümü uygularım daire). Hough dönüşümü için HSV'yi Gri Tonlamalı olarak dönüştürmek
Şimdi burada sorun ben Hough sadece tek kanal görüntülerle çalışır dönüşümü ve Üç numarayla çalışıyor gibi görünüyor, bu yüzden HSV aşağıdaki KodunuzuimgFinal = thresholded #initialising the variable with the thresholded image.
framenew = cv2.cvtColor(threshNew, cv2.COLOR_HSV2GRAY)
Ancak, çalışma zamanında 'modül' nesnesinin 'COLOR_HSV2GRAY' özelliğine sahip olmadığını belirten bir hata alıyorum. Bu konuyla ilgili birçok soru buldum ama hiçbiri benim sorunumun cevabı değildi. Sadece kırmızı trafik ışığını tespit etmek zorundayım, kanalları ayırmayı denedim ama bu yaklaşıma nasıl devam edeceğime dair hiçbir fikrim yok. Başka herhangi bir yaklaşıma da açığım.
Teşekkür ederiz!
P.S- Bu konuyla ilgili olabilir, ancak bu proje için önereceğiniz dil hangisidir? C++ veya Python? Her ikisinin de kodunu yazdım, sadece hangisinin kullanılacağı konusunda kafam karıştı. Şu anda Windows 8.1 PC'imde geliştiriyorum ama son proje için Raspberry Pi 3'te çalışması gerekiyor.
genellikle V kanalını gri tonlamalı görüntü olarak kullanırsınız, afaik. – Micka
Kanalların nasıl bölüneceğinden emin değil misiniz? Eğer öyleyse, şuna bakın: http://stackoverflow.com/questions/6699374/access-to-each-separate-channel-in-opencv. Eğer yeterince hızlı olursa Python'u kullanırdım. – IanB
@IanB C++ 'da ve kodumla çalışmalıyım (şu anda test edemiyorum). Ancak kanalları saklamak için değişkenler Matris olarak ilan edildi, bunu Python'da nasıl yapabilirim? Her iki dil için de kod yazmayı planlıyorum ve daha iyi çalışan bir deneyle bulmayı planladım. –