您能为我提供一些有关检测图像中指尖/指甲的最佳算法的建议吗？我想到的第一件事是中提琴-琼斯。经过重新思考，我得出结论，在应用边缘检测之后，也许可以仅使用休变换。但是，我想提出更多建议。另外，由于这将是一个旨在学习的学生项目，因此不允许我使用OpenCV或类似框架。下面是将要处理的典型图像。 （请注意，它不是自顶向下的视图）。无需拇指检测。

典型图像http://www.deviantpics.com/images/BwgPX.jpg

#1 楼

我会考虑使用神经网络或SVM来拟合模型。这种方法的困难在于，您必须收集大量数据-正例和负例。但是，您可以生成大量的人工数据（通过缩放或旋转已收集的图像）。收集数据后，您可以使用几种尺寸的“移动窗口”来检测训练集中没有显示的图像上的钉子。但是，自己实现高效的学习算法很困难。但是，已经有用于此目的的SVM库。

评论

$ \ begingroup $
谢谢您的建议。我可能会在OpenCV中尝试以获得一些见识。
$ \ endgroup $
–Srđan
2012年7月15日在13:09

#2 楼

我在Haar的OpenCV中使用了Viola-Jones。基于小波，它确实功能强大，超出了我的预期。

但这是您要定位的典型图像吗？如果手指伸出或伸直怎么办？还是倾斜？

您需要明确定义域。

评论

$ \ begingroup $
感谢您的回答。当然，会有一些细微的变化，但是指甲总是很明显，就像这张照片一样。我很高兴听到V-J被证明对这种事情有好处，因为我对算法很熟悉。
$ \ endgroup $
–Srđan
2012年7月15日在13:05