Java ColorBlobDetector OpenCV Android-找不到Blob

我是Android上openCV的新手，我正在使用openCV示例中的ColorBlobDetector类来检测红、绿、琥珀色等交通灯斑点。 我似乎不明白麦克洛拉迪厄斯的用法。 我也不知道在哪里比较颜色来找到合适的斑点我正在寻找

这是我的密码

PS：我甚至尝试输入

mLowerBound

和

mupperboond

的值，但它一直突出显示黑色斑点

package edu.csueb.ilab.blindbike.lightdetection;

import android.os.Environment;
import android.util.Log;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.MatOfPoint2f;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import java.io.File;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;

// Lower and Upper bounds for range checking in HSV color space
private Scalar mLowerBound = new Scalar(0);     //for blue 120,100,100 Current: 176,255,244 ::perfect working Green 70,20,100
// for flouracent green light 57,255,20
private Scalar mUpperBound = new Scalar(0);     // for blue 179,255,255 , blue cap 28,28,37 Current: 177,255,252:: perfect working Green 85,35,125
// for flouracent green light 57,255,200
// for gray signs 76,55,28
// for gray signs 89,62,33 ,blue cap 80,109,149
// Minimum contour area in percent for contours filtering
private static double mMinContourArea = 0.01; //<></>ried 0.4
// Color radius for range checking in HSV color space
private Scalar mColorRadius = new Scalar(25,50,50,0);   //initial val 25,50,50,0 //214,55,52,0 for the blue cap
private Mat mSpectrum = new Mat();                      //
private List<MatOfPoint> mContours = new ArrayList<MatOfPoint>();

// Cache
Mat mPyrDownMat = new Mat();
Mat mHsvMat = new Mat();
Mat mMask = new Mat();
Mat mDilatedMask = new Mat();
Mat mHierarchy = new Mat();

SimpleDateFormat df= new SimpleDateFormat("yyyy_MM_dd_HH_mm_yyyy");

public void setColorRadius(Scalar radius) {
    mColorRadius = radius;
}

public void setHsvColor(Scalar hsvColor) {
    double minH = (hsvColor.val[0] >= mColorRadius.val[0]) ? hsvColor.val[0]-mColorRadius.val[0] : 0;
    double maxH = (hsvColor.val[0]+mColorRadius.val[0] <= 255) ? hsvColor.val[0]+mColorRadius.val[0] : 255;

    mLowerBound.val[0] = minH;
    mUpperBound.val[0] = maxH;

    mLowerBound.val[1] = hsvColor.val[1] - mColorRadius.val[1];
    mUpperBound.val[1] = hsvColor.val[1] + mColorRadius.val[1];

    mLowerBound.val[2] = hsvColor.val[2] - mColorRadius.val[2];
    mUpperBound.val[2] = hsvColor.val[2] + mColorRadius.val[2];

    mLowerBound.val[3] = 0;
    mUpperBound.val[3] = 255;

    Mat spectrumHsv = new Mat(1, (int)(maxH-minH), CvType.CV_8UC3);

    for (int j = 0; j < maxH-minH; j++) {
        byte[] tmp = {(byte)(minH+j), (byte)255, (byte)255};
        spectrumHsv.put(0, j, tmp);
    }

    Imgproc.cvtColor(spectrumHsv, mSpectrum, Imgproc.COLOR_HSV2BGR_FULL, 4); //COLOR_HSV2RGB_FULL
}

public Mat getSpectrum() {
    return mSpectrum;
}

public void setMinContourArea(double area) {
    mMinContourArea = area;
}

public void process(Mat rgbaImage) {
    Scalar colorGreen=new Scalar(0, 128, 0);


    Imgproc.pyrDown(rgbaImage, mPyrDownMat);
    Imgproc.pyrDown(mPyrDownMat, mPyrDownMat);

    Imgproc.cvtColor(mPyrDownMat, mHsvMat, Imgproc.COLOR_BGR2HSV_FULL);

    Core.inRange(mHsvMat, mLowerBound, mUpperBound, mMask);
    Imgproc.dilate(mMask, mDilatedMask, new Mat());

    List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();

    Imgproc.findContours(mDilatedMask, contours, mHierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // Find max contour area
    double maxArea = 0;
    Iterator<MatOfPoint> each = contours.iterator();
    while (each.hasNext()) {
        MatOfPoint wrapper = each.next();
        double area = Imgproc.contourArea(wrapper);
        if (area > maxArea)
            maxArea = area;
    }

    // Filter contours by area and resize to fit the original image size
    mContours.clear();
    each = contours.iterator();
    while (each.hasNext()) {
        MatOfPoint contour = each.next();       //Current: >=50 && <200 //testig at jan 9700 || 25200
        if (Imgproc.contourArea(contour) >= 49656 || Imgproc.contourArea(contour)<53177) {  //mMinContourArea*maxArea //red 30 300-440 green 510 1600
            Core.multiply(contour, new Scalar(4,4), contour);               //Perfect working: Green 880 || 1800

            mContours.add(contour);
        }
    }

    File path =Environment.getExternalStoragePublicDirectory(Environment.DIRECTORY_PICTURES);

    String filename = "christ"+df.format(new Date()).toString()+".png";
    File file = new File(path, filename);
    filename = file.toString();
    Boolean save;

    MatOfPoint2f approxCurve=new MatOfPoint2f();
    for(int i=0;i<contours.size();i++)
    {
        MatOfPoint2f countour2f = new MatOfPoint2f(contours.get(i).toArray());
        double approxDistance = Imgproc.arcLength(countour2f, true)*0.02;
        Imgproc.approxPolyDP(countour2f, approxCurve, approxDistance, true);

        // Convert back to Contour
        MatOfPoint points=new MatOfPoint(approxCurve.toArray());

        //Get Bounding rect of contour
        Rect rect=Imgproc.boundingRect(points);

        //draw enclosing rectangle
        Mat ROI = rgbaImage.submat(rect.y, rect.y + rect.height, rect.x, rect.x + rect.width);

 //       save= Highgui.imwrite(filename,ROI);
 //       if (save == true)
 //           Log.i("Save Status", "SUCCESS writing image to external storage");
 //       else
  //          Log.i("Save Status", "Fail writing image to external storage");

        Core.rectangle(rgbaImage, new Point(rect.x,rect.y), new Point(rect.x+rect.width,rect.y+rect.height),new Scalar(255,225,0,0),3);
    }


}

public List<MatOfPoint> getContours() {
    return mContours;
}
}

包edu.csueb.ilab.blindbike.lightdetection；
导入android.os.Environment；
导入android.util.Log；
导入org.opencv.core.core；
导入org.opencv.core.CvType；
导入org.opencv.core.Mat；
导入org.opencv.core.MatOfPoint；
导入org.opencv.core.MatOfPoint2f；
导入org.opencv.core.Point；
导入org.opencv.core.Rect；
导入org.opencv.core.Scalar；
导入org.opencv.highgui.highgui；
导入org.opencv.imgproc.imgproc；
导入java.io.File；
导入java.text.simpleDataFormat；
导入java.util.ArrayList；
导入java.util.Date；
导入java.util.Iterator；
导入java.util.List；
//HSV颜色空间中范围检查的上下限
私有标量mLowerBound=新标量（0）//对于蓝色120100100电流：176255244：：完美工作绿色70,20100
//荧光绿灯57255,20
私有标量mupperbind=新标量（0）；//对于蓝色179255255，蓝色帽28,28,37当前：177255252：：完美工作绿色85,35125
//荧光绿灯57255200
//对于灰色标志76,55,28
//对于灰色标志89、62、33，蓝色标志80109149
//轮廓过滤的最小轮廓面积百分比
专用静态双通道面积=0.01//里德0.4
//HSV颜色空间中用于范围检查的颜色半径
私有标量mColorRadius=新标量（25,50,50,0）//蓝色帽的初始值25,50,50,0//214,55,52,0
专用Mat M谱=新Mat（）//
private List mContours=new ArrayList（）；
//缓存
Mat mPyrDownMat=新的Mat（）；
材料mHsvMat=新材料（）；
Mat mMask=新Mat（）；
Mat mDilatedMask=新Mat（）；
Mat mHierarchy=新Mat（）；
SimpleDataFormat df=新的SimpleDataFormat（“yyyy_-MM_-dd_-HH_-MM_-yyyy”）；
公共空间集合ColorRadius（标量半径）{
mColorRadius=半径；
}
公共无效设置hsvColor（标量hsvColor）{
double minH=（hsvColor.val[0]>=mColorRadius.val[0]）？hsvColor.val[0]-mColorRadius.val[0]：0；
双最大值=（hsvColor.val[0]+mColorRadius.val[0]maxArea）
最大面积=面积；
}
//按区域过滤轮廓并调整大小以适合原始图像大小
mContours.clear（）；
each=等高线。迭代器（）；
while（each.hasNext（））{
MatOfPoint contour=each.next（）；//当前：>=50&&=49656 | | Imgproc.contourArea（轮廓）作为一个起点看一下…可能会有帮助！谢谢Miki！我确实有我正在寻找的范围，我使用GIMP从训练图像中提取了这些范围。但是我无法确定我要使用哪些参数来比较颜色值。我最初尝试在setHsvColor（）中设置MLOWERBOND和mUpperBound的值但是似乎不起作用。我不明白。顺便说一句，你的
mColorRadius
基本上是链接答案中的
敏感度
参数。哦！！！！这就是敏感度参数的用途！！哦，现在我似乎明白了。我确实使用了训练图像和photoshop提取了从HSV（129,2.55209）到HSV的红灯HSV值（159,2.55209）。但我不知道在哪里插入这些值以获得红色。最初我将mLowerBound和mUpperBound初始化为上述范围，但它检测到黑色。这是采样图像[链接]这似乎不是红色…看。另外，回到我链接的第一个答案，了解HSV中的范围。2.55是一个非常低的饱和度，它可能是错误的。此外，你需要为s和V通道提供更宽的范围。看看作为起点…可能会有帮助！谢谢Miki！我确实有我想要的范围，我需要额外的从使用GIMP的训练图像中提取。但我无法确定要使用哪些参数来比较颜色值。我最初尝试在setHsvColor（）中设置mLowerBound和mupperbind的值但是似乎不起作用。我不明白。顺便说一句，你的
mColorRadius
基本上是链接答案中的
敏感度
参数。哦！！！！这就是敏感度参数的用途！！哦，现在我似乎明白了。我确实使用了训练图像和photoshop提取了从HSV（129,2.55209）到HSV的红灯HSV值（159,2.55209）。但我不知道在哪里插入这些值以获得红色。最初我将mLowerBound和mUpperBound初始化为上述范围，但它检测到黑色。这是采样图像[链接]这看起来不是红色…看。另外，回到我链接的第一个答案，了解HSV中的范围。2.55是一个非常低的饱和度，可能是错误的。另外，你需要为s和V通道提供更宽的范围。