問題タブ [edge-detection]

私の最終年度のプロジェクトでは、車両の詳細変更システムを行っています。システムは、次のタスクを実行できる必要があります。一定の距離、たとえば 5m から撮影した車両のサイズ画像を使用しています。さまざまな色とリムの画像が保存されています。これが私のアプリケーションです。これが基本的な考え方です。

1. 車両のタイヤと合金リムを検出する
2. 取り付けられたリムのリムサイズを検出して測定する
3. 車両に新しい合金リムを適用します（元の画像の上に合金リムを埋め込むか、置くかはまだ決定していません）
4. 車体色変更
5. 車両の窓に色合いを適用する

ホイールサイズの測定

モディファイドアロイホイール変更イメージ

では、このプロジェクトの私の研究分野は何でしょうか? 何を知っておくべきですか？皆さん、私を助けてもらえますか?

ホイールの測定には写真測量技術を使用する必要があることはわかっています。

このアルゴリズムは、Roberts 演算子を画像に適用し、結果を新しいファイルに保存するためのものです。

代わりに、このコードは入力とまったく同じ画像を出力します。

私は Matlab を初めて使用するので、私のコードに関するヒントやフィードバックを歓迎します。

この目的のために組み込み関数があることを知っています。私はこれを演習として行っています。

編集 - 私も別の質問があります - この例では、x = Img(x,y) と言った場合、行 x、列 y のピクセル、または行 y、列 x のピクセルを取得しますか?

Roberts 演算子に関する別の質問を投稿しましたが、その時からコードが大幅に変更されたため、新しい質問を投稿することにしました。

私のコードは実行されますが、正しい画像が生成されず、代わりに画像がわずかに明るくなります。

アルゴリズムに間違いは見つかりませんでしたが、これが正しい出力ではないことはわかっています。このプログラムの出力をedge(<image matrix>,'roberts',<threshold>);やウィキペディアの画像と比較すると、そこに示されている roberts 演算子の効果とはまったく異なります。

コード：

2 つのバイナリ イメージを比較し、その結果として出力を取得したいと考えています。

これどうやってするの ？？

cvSobel() を使用してそれを行うことはできますか??

バイナリ画像には白いエッジがあり、白いピクセルなどをカウントする方法はありますか???

ありがとうございました ！

iPhone用の機能的なAR Markerlessライブラリを探しています（3GSから、少なくともiOS 4.3をサポートしています）。

Qualcomm AR、Layar、ARToolkit など、すでに多数の SDK をテストしましたが、どれも私のニーズを満たすものではありませんでした。

より正確には、ローカリゼーション ベースの AR テクノロジ (Layar) も、マーカー テクノロジ (ARToolkit) も必要ありません。私はあまり財源がないので、できれば図書館は無料でなければなりません。

具体的には、ゲーム「アステロイド」のスクリーンショットから関連するすべての線分を抽出しようとしています。エッジ検出のさまざまな方法を調べましたが、次の 2 つの理由から、私の問題に適合するものはないようです。

1. それらは滑らかな輪郭を検出しますが、直線セグメントの検出だけが必要で、特定の長さの範囲内のもののみが必要です。さて、これらの制約により、私のタスクは一般的なケースよりもかなり簡単になるはずですが、本格的なエッジ検出器を使用して曲線の結果をクリアしたくはありません。速度は私の目的にとって最も重要です。

2. エッジがハイライトされている変更された画像を出力しますが、検出された線分の終点を表す一連のピクセル座標が必要です。あるいは、各セグメントに含まれるすべてのピクセルのリストも機能します。

考えられる解決策の 1 つにhough transformが含まれる可能性があると考えていますが、これを使用して線分の実際の位置 (つまり、ピクセル空間の端点) を取得する方法がわかりません。たとえ私がそうしたとしても、それが物事を行う最も簡単な方法または最も効率的な方法であるかどうかはわかりません。したがって、質問のタイトルの一般的な言い回しです。

最後に、サンプル画像を次に示します。

主要な線はすべて長さと密度が類似しており、全体的な画像のコントラストが非常に高いことに注意してください。私の問題の解決策がこれらの機能を利用することを願っています。なぜなら、やはり効率が最も重要だからです。

1 つの注意点: このコンテキストのほとんどの線分は多角形の一部ですが、この事実に依存するソリューションは望んでいません。

遺伝的アルゴリズムを使用して画像のデジタル シャープニングを最適化するプロジェクトを学校で開始することを考えています。Photoshop でアンシャープ マスキング (USM) テクニックをいじっています。基本的に、パラメーター (つまり、ぼかし半径、ぼかしの種類、画像のブレンド) を最適化して、「最適な」フィルター セットを作成するソフトウェアを作成したいと考えています。

私はこのプロジェクトを開始する前に急いで計画していますが、「選択」部分の適切なフィットネス関数が思い浮かびません。フィルタ セットの「品質」を判断するにはどうすればよいですか? または画像の鮮明度を測定するにはどうすればよいですか?

また、Python (Python Imaging Library を使用) を使用してプログラミングします。これは、私が習熟している唯一の言語であるためです。代わりに低水準言語を学ぶべきですか？

何かアドバイスやヒントをいただければ幸いです。前もって感謝します！

tl;dr画像の「シャープ」度を測定するにはどうすればよいですか?

画像にSobelフィルターを適用して、scipyを使用してエッジを検出しようとしています。私はWindows7Ultimate（64ビット）でPython 3.2（64ビット）とscipy0.9.0を使用しています。現在、私のコードは次のとおりです。

何が間違っているのかわかりませんが、処理された画像は本来あるべき姿とはまったく異なります。画像「bike.jpg」はグレースケール（モード「L」ではなく「RGB」）画像であるため、各ピクセルには1つの値しか関連付けられていません。

残念ながら、私はまだここに画像を投稿することはできません（十分な評判がありません）が、以下のリンクを提供しました：

元の画像（bike.jpg）： http ://s2.postimage.org/64q8w613j/bike.jpg

Scipy Filtered（sobel.jpg）： http ://s2.postimage.org/64qajpdlb/sobel.jpg

期待される出力： http ：//s1.postimage.org/5vexz7kdr/normal_sobel.jpg

私は明らかにどこかで間違っています！誰か教えてもらえますか？ありがとう。

私は先日スレッドImage/Graphic into a ShapeRectangleに参加していて、 に を繰り返し追加することで画像の輪郭を取得するハックな試みをしましたArea。それはとても遅かった。

この例では、代わりに をビルドし、GP からGeneralPathを作成します。Areaはるかに高速。

左上の画像が「ソース画像」です。右側の 2 つは、アウトラインを処理するさまざまな段階です。どちらも、円の周囲と三角形の斜辺に沿ってギザギザのエッジがあります。

そのギザギザをなくしたり減らしたりした形にしたいです。

アスキーアートで。

ケース 1:

コーナーは次のとおりです。

• (2,3) 内側の角
• (3,3)
• (3,5) 内側の角
• (4,5)

ケース 2:

コーナーは次のとおりです。

• (4,2)
• (2,2) 内側の角
• (2,5) 内側の角
• (4,5)

パスの形状が示され、ポイントがリストされていると仮定すると、最初のセットの「内側のコーナー」ポイントを削除し、内側のコーナーの「ペア」(画像から少し外れた部分) を保持したいと思います。 2番目。

• この仕事の重労働を行うための巧妙な組み込み方法を提案できる人はいますか?
• それができない場合、内側の角の位置と性質 (ペア/シングル) を識別するための良いアプローチは何でしょうか? （私は、特異な内側のコーナーを削除PathIteratorする新しい を取得して構築できるとGeneralPath思います-それらを特定する方法を理解できれば！）。

再生するコードは次のとおりです。

Pythonで書かれた1D非最大抑制アルゴリズムがありますか？1D強度ベクトルを入力として受け取るscipyを使用してPythonでCannyエッジ検出器を作成するために必要です。

私はWebを調べましたが、Cannyエッジ検出器の動作を説明する多くの情報とJavaで記述されたいくつかの例がありますが、それらはすべて2Dでのエッジ検出を説明しています。

ただし、scipyは、Cannyエッジ検出に必要な他のアルゴリズム、つまり1Dのガウスフィルタリングと微分をサポートしています。

前もって感謝します。