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画像から人や車などのオブジェクトを抽出したいのですが、画像は通常の画像であり、特定の目的のための医療画像やその他のタイプではありません。

私は長い間検索してきましたが、自動画像セグメンテーション アルゴリズムは画像を一連の領域にセグメント化するか、セマンティック オブジェクトではなく画像の輪郭を与えるだけであることがわかりました。そこで、インタラクティブな画像セグメンテーション アルゴリズムに目を向けると、インタラクティブなグラフ カットや SIOX などの一般的なアルゴリズムを見つけました。これらのアルゴリズムはまさに私の要求を満たしていると思います。

さらに、2 つのインタラクティブな画像セグメンテーション ツールもダウンロードしました。1 つ目はインタラクティブ セグメンテーション ツール、2 つ目はインタラクティブ セグメンテーション ツールボックスです。

だから私の質問は

1.パフォーマンスが最も重要であるため、インタラクティブな画像セグメンテーションアルゴリズムが私のタスクに適したソリューションである場合。

2. 自動画像セグメンテーション アルゴリズムを使用したい場合、次に何をすればよいですか?

Any suggestion will be  approciated.
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数回の落書きだけで、1 つの静止画像からオブジェクトを選択したい場合。を一読することをお勧めします

'Closed-form solution to image matting' 
or 'Spectral matting', 
or 'lazy snapping'

しかし、私のテストのように、髪のような微妙なオブジェクトを扱う場合、最後の方法は最初の 2 つの方法ほどうまく機能しません。ただし、ソースの matlab コードは Google から非常に簡単に見つけることができます。

しかし、最初の 2 つの方法は実際にはあまり使い心地がよくありません。使いやすくするには、多くの変更を加える必要があると思います。それは私見の主な問題です。画像に非常にまともな落書きが必要です。つまり、余分な落書きを描いたり、間違った位置に描いたりすると、オブジェクトの切断が台無しになります。

これらとは別に、「ベイジアン マッティング、ポッション マッティングなど」を試すこともできます。これらはすべて trimap と呼ばれる補助画像を必要とし、実際に描画するのは困難です。

于 2013-03-28T07:34:15.430 に答える
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OpenCV以外に、ITKを検討することをお勧めします。半自動セグメンテーションツールが最良の結果を提供することが知られているため、医療画像分析プロジェクトで非常に人気があります。自然画像にも当てはまると思います。

ライブワイヤセグメンテーションやレベルセットベースの画像セグメンテーションなどのツールを見てみてください。ITKには、自分の画像でこれらのツールを試すことができるいくつかのデモがあります。このようなデモアプリケーションはオープンソースディストリビューションの一部ですが、itkサーバーから直接ダウンロードできます（手順を確認してください）。

于 2012-05-12T05:53:50.353 に答える
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これがビジネスケースである場合は、「ビデオコンテンツ分析」を専門とする会社を探す方がよいでしょう。つまり、信頼できる人と車両の検出は、一人の人間のプロジェクトではありません。

一般的な目的のセグメンテーションツールは、男性や車がどのように見えるかについての概念がないため、うまくいきません。彼らがしているとみなされるのは、画像内の均一な領域を見つけることだけです。

于 2012-05-13T16:13:37.227 に答える
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かなり遅れていますが、 と呼ばれるアルゴリズムがありconnected component labeling、これが役立つ場合があります。

ここにアルゴリズムのwikiリンクがあります

于 2013-05-26T07:30:27.800 に答える
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画像、特に画像からオブジェクトを抽出することは、思っているほど簡単ではありません。OpenCV プロジェクトを参照することをお勧めします。

OpenCV

于 2012-05-11T14:36:29.713 に答える