問題タブ [computer-vision]

画像またはビデオフレーム内のオブジェクトを検出するのに問題があります。

Webカメラの視界に入った人や何かを検出するタスクがあり、システムがアラームを発します。

次のステップは、オブジェクトがどのようなものであるかを認識することです。このフェーズでは、ハフ変換を使用して線、円、さらには長方形を検出します。しかし、人々がカメラの視界に入ると、人々のプロファイルは線、円、長方形よりも複雑になります。オブジェクトが車ではなく人であることをどのように認識できますか。

それを知るために助けが必要です。前もって感謝します

2つの画像があります

代替テキスト http://bbs.shoucangshidai.com/attachments/month_1001/1001211535bd7a644e95187acd.jpg 代替テキスト http://bbs.shoucangshidai.com/attachments/month_1001/10012115357cfe13c148d3d8da.jpg 1 つは背景画像です。同じ背景、同じサイズ、私がやりたいことは、2 番目の画像の背景を削除し、人物のプロファイルのみを抽出することです。一般的な方法は、2 番目の画像から最初の画像を差し引くことですが、私の問題は、人物の着用の色が背景に似ている場合です。減算の結果はひどいです。全員のプロフィールを取得できません。背景を削除する良いアイデアがある人は、アドバイスをください。前もって感謝します。

これは犬の輪郭と馬の輪郭の 代替テキストの写真ですhttp://www.tlnews.cn/forum/attachments/month_0810/20081024_2f055de790b83aced18atjm8EVN4Gyay.jpg

それが馬か犬か人かをコンピュータに知らせる方法。 代替テキストhttp://www.pocketgo.com.cn/upload/2008-10/122465306490637600.jpg

プロのコンピューター ビジョンの Web サイトを勧めてくれたので、そのサイトで質問できます。どうもありがとう

代替テキストhttp://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/voc2007/examples/person_06.jpg 代替テキストhttp://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/voc2007/examples /dog_08.jpg 代替テキストhttp://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/voc2007/examples/sheep_07.jpg

この写真はウェブサイトからダウンロードしたもので、チームはこのように研究結果を示しています。彼らがどのようにそれをしたのか知りたいのですが、誰かが私に感謝すると言っていることを知っています。ありがとうございました

テスト自動化作業用の画像フォーカスアルゴリズムを開発しようとしています。私は AForge.net を使用することにしました。.net に適した成熟したシステムのように思われるからです。

残念ながら、ゼロからオートフォーカス アルゴリズムを構築するための情報を見つけることができないようです。そのため、最善を尽くしました。

イメージを取る。グレースケール エッジ アウトラインを生成するソーベル エッジ検出フィルターを適用します。ヒストグラムを生成し、標準 dev を保存します。カメラを被写体に 1 歩近づけて、別の写真を撮ります。標準開発が以前のものよりも小さい場合、私たちはより焦点を当てています。そうでなければ、写真を撮るのに最適な距離を過ぎています。

より良い方法はありますか？

更新：ちなみに、これには大きな欠陥があります。最適な焦点を過ぎると、「焦点が合った画像」の値が増え続けます。距離/フォーカス値を見て放物線のような関数を期待するでしょうが、実際にはより対数的なものを取得します

更新 2: わかったので、これに戻り、調査している現在の方法には、いくつかの既知のエッジが与えられています (わかりました。写真のオブジェクトが何であるかを正確に知っています)。手動でピクセル強度を比較します。結果のグラフが急勾配になるにつれて、私はより焦点を当てます。コア アルゴリズムが matlab から c# に移植されたら、コードを投稿します (ええ、matlab .. :S)

更新 3: 最終更新です。再びこれに戻ってきました。最終的なコードは次のようになります。

ステップ1：画像のリストから画像を取得します（焦点を合わせて100枚の写真を撮りました）

ステップ 2: フォーカスしているオブジェクトのエッジを見つけます (私の場合、常に同じ場所にある長方形のオブジェクトなので、1 つのエッジの HIGH と NARROW の長方形をトリミングします)

ステップ 3: トリミングされた画像の Horizo​​ntalIntensityStatistics (Aforge.net クラス) を取得します。

ステップ4：ヒストグラムを取得します（私の場合はグレー）

ステップ 5: ヒストグラムの値の導関数を見つける

ステップ 6: 傾斜が最大のときは、最も焦点が合っているときです。

移動中の車両の正面からビデオファイルを録画しました。オブジェクトの検出と認識にOpenCVを使用しますが、1つの側面に固執しています。認識されたオブジェクトからの距離をどのように判断できますか。

現在の速度と実際のGPS位置を知ることができますが、それだけです。追跡しているオブジェクトについては、何も推測できません。これを使用して、オブジェクトと衝突することなくオブジェクトを追跡および追跡することを計画しています。理想的には、このデータを使用してオブジェクトの実際の位置を導き出します。これは、カメラからオブジェクトまでの距離を特定できれば実行できます。

画像を取得し、画像内に存在するオブジェクトを取得して処理する (情報を提供する) ために使用されるアルゴリズムを知りたいです。また、これはどのように行われますか？

C++アプリケーションの画像で連結成分ラベリングアルゴリズムを使用する必要があります。自分で実装することもできますが、 union-find wikiの記事で言及されているため、 Boostのunion-find /disjointsets実装を使用しようとしていました。

disjoint_setsオブジェクトを作成して、自分が持っている画像データ（符号なしのショートパンツ）で機能するようにする方法がわかりません。私は何が欠けていますか？Boostドキュメントの例は、私には意味がありません。画像がある場合、これらの例ではすべての追加のGraph mumbo-jumboが必要ですか？または、OpenCVに接続されたコンポーネントのラベル付けの実装はすでにありますか。現在、OpenCV1.1pre1とBoost1.37を使用しています。

私は、Viola and Jones 2001/2004によって記述された手法に基づいて、顔検出に関する学校のプロジェクトに取り組んでいます。

OpenCVにはこのアルゴリズムが実装されており、非常にうまく機能していることを読みました。

顔の存在をテストする前に、画像にどのような手法（前処理）を適用するか（ヒストグラム均等化など）についてアドバイスがありますか？