由于后續要做移動機器人的視覺導航，所以提取機器人行進路徑上的障礙物是很重要的一步。目前已基本實現障礙物的提取，但精度不高，后續仍要進行改進。本文主要參考了基于深度攝像頭的障礙物檢測（realsense+opencv）?http://www.cnblogs.com/daihengchen/p/5686272.html以及一些期刊論文和學位論文。?
在前文得到視差圖和三維坐標的基礎上，首先對地面干擾區域和行進路徑以外區域進行去除。以下是地面干擾區域的去除方法，行進路徑以外區域我采用的是機器人行進過程中設定一定的視角，去除視角之外的區域，通過行進路徑以外物體距相機中心在x軸和z軸上的距離來就算角度。?

然后對處理后的視差圖進行二值化分割，大致提取到障礙物。由于立體匹配過程中一些物體文理較弱的區域未匹配，導致一個物體可能被分割成幾部分，所以對圖像再進行閉運算，然后再求出所有障礙物的凸包，這個時候要計算面積，當面積小于一定的閾值的時候不予考慮，最終輸出障礙物的凸包坐標。?
以下是實現過程：?

視差圖→三維測距?

去除行進路徑以外區域→去除地面干擾區域→二值化分割?

閉運算→求凸包?

得到障礙物坐標和大小?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【OpenCV】障碍物提取的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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