식료품 껍질의 객체를 인식해야하는 프로젝트에서 작업하고 있습니다.이미지 처리 : 이미지에서 동일한 객체의 여러 인스턴스를 인식합니다.
나는 제품 이미지에 존재하는 것을 발견해야합니다 당신은 아래의 샘플 이미지를 볼 수 있습니다. 결과 영상의 예는 다음과 같다 : SURF, SIFT 등
OpenCV의 도구, ORB는 이미지에서 객체의 하나의 발생을 검출한다. 이 문제를 해결할 수있는 서류 나 도구를 제안 해 주실 수 있습니까?
식료품 껍질의 객체를 인식해야하는 프로젝트에서 작업하고 있습니다.이미지 처리 : 이미지에서 동일한 객체의 여러 인스턴스를 인식합니다.
나는 제품 이미지에 존재하는 것을 발견해야합니다 당신은 아래의 샘플 이미지를 볼 수 있습니다. 결과 영상의 예는 다음과 같다 : SURF, SIFT 등
OpenCV의 도구, ORB는 이미지에서 객체의 하나의 발생을 검출한다. 이 문제를 해결할 수있는 서류 나 도구를 제안 해 주실 수 있습니까?
일반적으로 이미지에서 동일한 개체의 여러 인스턴스를 검색하는 여러 기술이 있습니다.
가장 원시적 인 방법은 입니다. 템플릿 일치입니다. 따라서 다양한 조건에서 이러한 물체를 감지 할 수 있도록 여러 개의 눈금과 회전으로 훈련 이미지 데이터베이스를 작성하십시오. 그러나 그러한 유산 기술보다 더 좋은 기술이 많이 있습니다.
일부 다른 기술은 스케일, 회전 또는 둘 다를 불변하는 텍스처 피쳐를 사용합니다. 예를 들어, GLCM, LBP, HOG, SIFT, ORB 및 기타.
귀하의 진술 OpenCV tools like SURF, SIFT, ORB detects only one occurrence of the object in an image.
은 더 많은 개선이 필요합니다.
나열된 도구는 개체를 검색하기위한 것이 아니라 텍스처 기능을 추출하는 수단입니다. 여러 개체를 검색하기 위해 조정할 수 있습니다.
문제를 해결할 수있는 더 좋은 방법이 있습니다. 감지해야하는 모든 개체에는 TASSAY
텍스트가 포함 된 것으로 보입니다. morphological operations
그룹을 사용하여 해당 텍스트를 쉽게 추출한 다음 얼룩 감지기를 사용하여 텍스트의 위치를 감지 할 수 있습니다. 텍스트를 반환 한 후 텍스트 위치를 쉽게 측정 할 수 있습니다. 개체 경계 상자는 텍스트 위치에서 쉽게 추론 할 수 있습니다.
희망이 있습니다.
표준 템플릿 매칭 알고리즘 (예 : Sikuli 또는 Kantu Browser에서 구현 됨)은 설계 상 여러 번 발생할 수 있습니다. 기본적으로 유사성 점수를 정의하고 템플릿 일치는 모두을이 임계 값보다 높게 반환합니다.
Screenshot of template matching test with Kantu web automation, using the small image in your post.
방법은 여러 물체를 감지하는 기능을 추출 도구를 조정? 또한, 다른 미세한 이미지도있을 것이며, TASSAY는 객체의 한 가지 예일뿐입니다. – Shynggys
일부 개체 탐지기는 대상 개체를 찾을 때 중지됩니다. 프로그래밍 방식으로, 물체 감지기는 물체를 감지 할 때 멈추지 않도록 조절할 수 있으며 더 많은 물체가있는 경우 계속해서 감지 할 수 있습니다. 예를 들어 http://angeljohnsy.blogspot.com/2013/07/face-detection-matlab-code.html에는 여러면을 감지하도록 조정 된 MATLAB 코드가 포함되어 있습니다. –