Компьютерное зрение. Урок 14. Основы распознавания изображений.

Чтобы смотреть урок полностью, подпишитесь на платный раздел.

В платном разделе статья находится здесь.

Сегодня мы начнем изучать простые (примитивные) методы распознавания изображений. Методы, которые мы изучим в этом и нескольких последующих уроках действительно очень просты, они годятся для распознавания таких изображений, как круглые предметы, например, монеты:

живые клетки и микроорганизмы, снятые через микроскоп:

автомобильные номера: ...

...

...

...

В исходниках есть пример использования данной алгоритма, найденный шаблон (вот такой: ) обводиться в черную рамочку:

Данная картинка и шаблон поиска прилагаются к исходникам.

На самом деле, несмотря на свою простоту, алгоритм сопоставления широко используется в компьютерном зрении, но, естественно, не так вот "в лоб", как это мы сделали сейчас. Во-первых, изображение можно представить не в виде матрицы пикселей, а преобразовать в какой то другой вид, а также можно найти на изображении так называемые "интересные точки", строить различные словари и классификаторы, и искать уже не в матрице, а в ином представлении картинки.

Пользуясь тем, что мы уже изучили, можно сделать более сложные вещи, например, произвести коррекцию освещенности для того, чтобы получить более качетвенные шаблоны (см. уроки Компьютерное зрение. Урок 6. Основы обработки изображений. Линейная коррекция яркости, Компьютерное зрение. Урок 7. Нелинейная коррекция яркости и  Компьютерное зрение. Урок 12. Компенсация яркости изображения):

Пример использования такого поиска по шаблону - пульт управления телевизором при помои ладони:

Перемещая ладно влево или вправо, можно, например, регулировать громкость:

Как я уже говорил, рассмотренный нами метод, ...

...

... Можно это даже проверить на нашей программе, которая была приведена выше:

Здесь мы ищем кусок глаза, который имеет размер 12X10, предыдущий шаблон имел размер 28X22.

...

...