私は CV フィールドの初心者で、比較的単純な作業を行っています。ドミノ ロックの値を分析したいと考えています。
ネイティブ C よりも遅くなる傾向がある純粋な Java コードを使用したため、android ではあまり効率的ではなかったブロブ分析方法を使用しました。また、バックグラウンド データにもブロブが含まれている可能性があるため、問題が発生しました。
読みすぎた後、リソースの必要性が低く、回転/スケーリングの許容度が低いため、「テンプレートマッチング」方法を実行しました。これは、ドミノのすべての部分のテンプレートを簡単に保存して、後で一致させることができます。分析とカウントのための画像。
今私が欲しいのは、テンプレート マッチングの実装に役立つライブラリ/メソッドへのガイダンスだけです。私は純粋な Java を好みますが、選択肢が見つからない場合はネイティブ C ライブラリを使用できます。
PS: 選択したアルゴリズムについて間違っていると思われる場合は、アドバイスをお願いします。
画像認識は、コンピューター ビジョンにおける高レベルの処理であり、まず前処理を行ってオブジェクトを検出する必要があります。
テンプレート マッチングを行うには、まず認識したい画像の関心領域を見つける必要があります。これを行うには、機能ベースの検出や外観ベースの検出など、多くのアルゴリズムから 1 つを選択できます。ROI (Region of Interest) を見つけたら、テンプレート マッチングを実行できます (テンプレート マッチングの概念は既に理解していると思います)。
その概要は、以下のフロー図で確認できます
テンプレートマッチングの例
プロセス全体を理解したら、OpenCV (オープン ソース) やQualcomm のFastCVなどの Android プラットフォームをサポートする利用可能なライブラリを使用できます。どちらもネイティブ C を使用するため、Android NDK を使用してコンパイルする必要があります。
ご不明な点がございましたら、お気軽にコメントでお問い合わせください:)