Python 计算机视觉中数字交叉线的检测

我有一个大学作业，其中考虑到我必须解决的openCV，但我们几乎没有关于计算机视觉的讲座

也就是说，我们得到了大约10个视频，其中数字穿过2行，如果它们穿过一行，那么它们被加到总和中，如果它们穿过第二行，那么它们将从总和中减去

视频：

我现在知道的是，我需要使用Hough变换来寻找直线。我需要用某种方法来检测这些数字

我的问题是，我该怎么做

• 是否检测到该号码已越界
• 哪个号码越过了它
• 是否检测跨越一条线的数字之间的重叠

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我发现很难相信你在这门课程中没有计算机视觉知识，只是被分配了一份满载的计算机视觉作业。不管怎样，既然你只是在寻找方向，那么以下是我的建议：

首先，您的视频提要具有随机点，这些点充当噪声。先读一读，把它们扔掉。为什么？清晰的视频=更高的精确度

你是对的，可以用来检测。但下一步是区分绿色和蓝色。这是一个很好的开始如何着手做这件事

在这一点上，我们有一个干净的饲料线分别检测。下一个任务是字符识别，在这个任务中，你可以在回答帖中找到一些建议。你也可以窥视和。第二篇文章使用和标准MNIST数据集。我建议您使用第二个，因为视频提要中的数字似乎来自MNIST

检测到数字后，需要找到数字轮廓和线段之间的交点。考虑实施建议。

两美分：

你真的不需要为此训练神经网络。为什么要叫消防队员把火柴熄灭

>P>数字检测后，您可能需要考虑。跟踪总是比检测便宜。理想情况下，在初始化阶段运行检测，然后跟踪。之后，您只需跟踪，然后在10-20帧后运行检测（显然取决于应用程序）

如果你真的没有学过任何计算机视觉，系好安全带

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干杯：）

我认为这样的作业背后的想法是让你解决它。请每个问题一个问题@usr2564301如果我们学习python+openCV超过3个小时，我就会解决它。我问的是方向，而不是解决方案。卷积神经网络究竟是如何将其分解的？那么，问题似乎在于你们的学校。如果你的问题纯粹是理论性的，也许是一个更好的问题。