我试着检测一个整音符和一个半音符,但对于半音符,我似乎检测不出来,因为它是一个镂空的圆圈。有没有办法检测出镂空的圆圈?
下面是我的代码:
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
// Read image
Mat im = imread("beethoven_ode_to_joy.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
// Setup SimpleBlobDetector parameters.
SimpleBlobDetector::Params params;
// Change thresholds
params.minThreshold = 10;
params.maxThreshold = 200;
// Filter by Area.
params.filterByArea = true;
params.minArea = 15;
// Filter by Circularity
params.filterByCircularity = true;
params.minCircularity = 0.1;
// Filter by Convexity
params.filterByConvexity = true;
params.minConvexity = 0.01;
// Filter by Inertia
params.filterByInertia = true;
params.minInertiaRatio = 0.01;
// Storage for blobs
vector<KeyPoint> keypoints;
#if CV_MAJOR_VERSION < 3 // If you are using OpenCV 2
// Set up detector with params
SimpleBlobDetector detector(params);
// Detect blobs
detector.detect(im, keypoints);
#else
// Set up detector with params
Ptr<SimpleBlobDetector> detector = SimpleBlobDetector::create(params);
// Detect blobs
detector->detect(im, keypoints);
#endif
// Draw detected blobs as red circles.
// DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS flag ensures
// the size of the circle corresponds to the size of blob
Mat im_with_keypoints;
drawKeypoints(im, keypoints, im_with_keypoints, Scalar(0, 0, 255), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
// Show blobs
imshow("keypoints", im_with_keypoints);
imwrite("a.jpg", im_with_keypoints);
waitKey(0);
}
我给大家的建议是用一些机器学习的算法。以下是整个想法的简单说明:您首先需要为图像创建一个训练集。在训练集中,您需要给一些东西贴上标签。一个标签是“镂空圆圈”。然后给其他便笺贴上标签。我不知道有多少个音符,但你可能会把每一个分别贴上标签,或者把所有不是圣圈的音符贴上一个东西。你也可以给背景贴上标签。然后,你在训练数据上训练一个机器学习模型,然后把你的测试数据(模型在训练时没有看到的图像)输入到它中,得到一个精确度。您可以将数据拆分为训练集和验证集进行训练。
如需贴标签,可使用本网站。
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