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私はプロジェクトに取り組んでおり、その一部はカメラに記録されたオブジェクトを認識することです。より具体的には：

  • 私はOpenCVを使用しています

  • カメラを正しくセットアップし、そこから写真を取得できます

  • 私は OpenCV からの多数のデモをコンパイルして実験しました

  • 検出には、スケールと回転に不変のアルゴリズムが必要です

  • 元のオブジェクトの写真は、エッジ画像としてのみ利用可能です

これまでに見たすべての特徴検出/抽出/マッチングアルゴリズムは、グレースケール画像 (写真など) でかなりうまく機能しますが、プロジェクトの仕様により、エッジ画像 (キャニーエッジ検出器の出力のようなもの) を処理する必要があります。通常、BW であり、画像内で見つかったエッジのみが含まれます。この場合、使用しようとしていたアルゴリズム (SURF、SIFT、MSER など) のパフォーマンスが劇的に低下します。

したがって、実際の質問は次のとおりです。エッジ画像のマッチングに固有のアルゴリズムに出くわした人はいますか、それとも SIFR/SURF/ のパフォーマンスを改善できる特定のセットアップはありますか? そのような入力でうまく機能するために。

関連するリソースへのアドバイスやリンクをいただければ幸いです

PS: これは、stackoverflow に関する私の最初の質問です。

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エッジ画像には問題があります。関心のあるオブジェクトに関する情報が非常に不足しています。

したがって、エッジ画像を分類するための一般的なアルゴリズムはおそらく見つからないでしょう。ただし、画像が単純で明確かつ具体的である場合は、さまざまな手法を使用して分類できます。その中で、輪郭を見つけ、形状、面積、配置、追跡によって選択します。

形状情報の適切なリスト (Matlab ヘルプ サイトから) には、次のものが含まれます。

  • '領域'
  • 'オイラー数'
  • 'オリエンテーション'
  • 「バウンディングボックス」
  • '範囲'
  • 「境界」
  • 「セントロイド」
  • 「極値」
  • 「PixelIdxList」
  • 「凸面」
  • 「塗りつぶしエリア」
  • 「ピクセルリスト」
  • 「凸包」
  • 'FilledImage'
  • 「堅実」
  • 「凸画像」
  • '画像'
  • 「サブアレイ Idx」
  • '偏心'
  • 「長軸の長さ」
  • 'EquivDiameter'
  • 'MinorAxisLength'

アルゴリズムで形状を使用するための重要な条件は、形状を個別に選択できることです。形状解析は、ノイズ、オーバーラップなどに非常に敏感です

アップデート

この文脈で興味深いかもしれない論文を見つけました - それは形状情報のみを使用するオブジェクト分類器であり、キャニー画像に適用できます - それはあなたのソリューションのように聞こえます

http://www.vision.ee.ethz.ch/publications/papers/articles/eth_biwi_00664.pdf

于 2012-07-20T12:07:45.440 に答える