В настоящее время я работаю над проектом, в котором у нас есть набор фотографий грузовиков, движущихся с помощью камеры. Мне нужно определить, что это за грузовик (сколько у него колес). Поэтому я использую EMGU, чтобы попытаться обнаружить это.

Проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что я не могу обнаружить колеса с помощью функции обнаружения HoughCircle от EMGU, он не обнаруживает все колеса, а также обнаруживает случайные круги в листве.

Так что я не знаю, что мне следует делать дальше, я пытался реализовать алгоритм SURF для согласования колес между ними, но это тоже не работает, так как они не совсем одинаковые, есть ли способ, которым я мог бы реализовать «свободный» SURF algo?

Это то, с чего я начинаю.

Это то, что я получаю после обнаружения Hough Circle. Множество ошибочных обнаружений, некоторые из них даже не близки к кругу, а задние колеса по какой-то причине обнаруживаются как одиночные.

Можно ли подтвердить, что обнаруженный круг на самом деле является колесами, использующими SURF и сопоставляющими их между собой? Я немного растерялся из-за того, что мне делать дальше, любая помощь будет принята с благодарностью.

(извините за плохой английский)

ОБНОВИТЬ

Вот что я сделал. Я использовал отслеживание BLOB-объектов, чтобы найти их в моем наборе фотографий. С этим я эффективно могу найти движущийся грузовик. Затем я делю прямоугольник капли на две части и беру нижнюю половину оттуда. Я знаю, что получаю зону, которая должна содержать колеса, что значительно увеличивает обнаружение. Затем я провожу проверку на интенсивность света на колесах, которые я получаю. Так как они в целом более черные, я должен получить прилично низкое значение для них и могу отбросить все, что слишком белое, 180/255 и выше. Я также знаю, что радиус моих кругов не может быть больше половины зоны обнаружения, деленной на половину.