写真で特定のオブジェクトを検索しています。
オブジェクト：中央にXが付いた長方形の輪郭。長方形のチェックボックスのように見えます。それで全部です。したがって、塗りつぶしはなく、行だけです。長方形の長さと幅の比率は同じですが、写真の任意のサイズまたは任意の回転にすることができます。
私はたくさんの画像認識アプローチを見てきました。しかし、私はこの特定のタスクに最適なものを決定しようとしています。最も重要なのは、オブジェクトが線で構成されており、塗りつぶされた形状ではないことです。また、遠近法による歪みがないため、写真では長方形のオブジェクトは常に直角になります。
何か案は？かなり簡単に実装できるものを期待しています。
皆さんありがとう。
コーナー検出器 (Harris など) を使用して、ボックスのコーナー、端、および X の交点を見つけることができます。これにより、問題が単純化され、正しい構成でポイントが検出されます。
編集 (コメントへの応答):
画像のコーナー ポイント、長方形の 4 つのコーナー、X の 4 つの線の端点、X の中心、およびノイズやオブジェクトが原因で画像の他のいくつかのコーナーを見つけることができると仮定しています。バックグラウンド。これにより、特定の点のセットから、正しい構成で 9 つの点のセットを見つけるという問題が単純化されます。
私の最初の試みは、各コーナーポイント A を見ることです。次に、A に近いポイント B を反復処理します。ここで、(たとえば) A が長方形の左上隅で、B が右下隅であると仮定します。 、私は簡単に計算できます。他の角の点が画像内にあると予想される場所です。最近隣検索 (または FLANN のようなライブラリ) を使用して、期待するコーナーがあるかどうかを確認します。これらの予想される位置に一致する点のセットを見つけることができれば、シンボルが画像内に存在する場合、シンボルがどこにあるかがわかります。
それがアプリケーションにとって十分かどうかを試す必要があります。偽陽性 (誤って四角形を形成する他のオブジェクトの角のセット + X) が多すぎる場合は、予想される場所に線 (つまり、正しい方向に高いコントラスト) があるかどうかを確認できます。また、パターンに線がないところにコントラストが低いかどうかを確認できます。探しているオブジェクトの角/線の終点に対応する画像内のポイントがわかれば、これは比較的簡単です。
I'd suggest the Generalized Hough Transform. It seems you have a fairly simple, fixed shape. The generalized Hough transform should be able to detect that shape at any rotation or scale in the image. You many need to threshold the original image, or pre-process it in some way for this method to be useful though.
局所特徴を使用して、画像内のオブジェクトを識別できます。機能検出ウィキ
たとえば、探しているオブジェクトのみを含む参照画像の特徴を計算し、その結果をプレーン テキスト ファイルに保存することができます。その後、新しく計算された特徴 (オブジェクトを含むいくつかの複雑なシーンを持つ画像) を参照対象と比較するだけで、オブジェクトを検索できます。
ローカル機能に関する優れたリソースを次に示します: Local Invariant Feature Detectors: A Survey