如何识别出这张图片中的角度啊？

请大家给点建议和思路吧。
图片见
http://blog.csdn.net/laviewpbt/archive/2006/06/01/767570.aspx

解决方案 »

  1.   

    经过滤波、锐化处理后，通过Hough变换在图象中查找出那两条直线
      

  2.   

    二值化，hough变换求最长的两条线，求角度。
      

  3.   

    彩色－灰度
    灰度－enhance拉伸
    拉伸后－anycross或者
    拉伸后－二值化
    二值化－灰度
    hough
      

  4.   

    1。彩色 to 灰度 可以选择RGB中的某个或某两个通道做一定的比例 这样比直接灰度再拉伸好点
    2。灰度 to 二值
    3。消除噪声点
    4。在图像中间取一个点 向左右各发若干条射线 y值要细调着变化
    5。找到左右两个区域的若干边缘点 然后拟合直线
    6。计算角度试了下算法 没有具体做
      

  5.   

    我以为，不要局限于程序如何设计，为何不回头考虑一下如何得到更容易识别的图象呢？比如采用特殊颜色的光照（比如红光）由于有待测物体的存在，必然会加大物体与背景的区别。在识别让可以采取RGB比例在一定范围内即认定是同一色的方法（此方法在QQ连连看外挂中我用过效果不错）
      

  6.   

    关键在边缘检测，精确就用亚像素边缘检测（矩方法）、hough方法；
      

  7.   

    对于量杯液面那个，我觉得可以利用一些先验的知识，比如要求液面一定是水平的，这样于是只需要在图片中搜索水平的线段就可以。当然这个水平并不一定要求是0度角，可以是一个稍微大一点的范围；再一个就是要求线段的长度，如果所有的图片都是和你贴上去的图片比较类似的，可以搜索在长度在某个范围内的hough变换的结果。这些先验知识都可以很容易的应用到hough变化中。至于第一个问题，前面大家已经有很多很好的建议了，我觉得总体思路还是先灰度化，然后提取边缘，然后二值化，然后用hough变换，检测直线不用hough变换还用什么呢？呵呵。而且这个问题也可以利用先验知识，条件就是这些图片的性质最好比较接近。