SIFT/SURF는 일반화된 Hough 변환과 비교하여 잡음이 많은 이미지에서 Coca-Cola Can 인식을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?

영상 처리: 코카콜라 캔 인식을 위한 알고리즘 개선

배경 소음, 크기, 회전, 흐릿함, 폐색에는 GHT(Generalized Hough Transform) 알고리즘이 처음에 사용되었습니다. 그러나 이 접근 방식에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

• 매우 느림: 회전 및 변환에 대한 GHT의 높은 배율로 인해 처리 시간이 길어졌습니다.
• 혼란 병 포함: 이미지 속 병은 크기와 픽셀이 더 커서 캔 인식에 방해가 되는 경우가 많습니다. 개수.
• 퍼지에 대한 민감도: 퍼지 이미지는 노이즈가 많은 히트 맵을 생성하여 정확한 중앙 픽셀 결정을 방해합니다.
• 방향 불변성 부족: 카메라를 정면으로 바라보지 않아 인식되지 않았습니다.

OpenCV를 단독으로 사용하여 이러한 특정 문제를 해결하려면 다음 대체 접근 방식을 권장합니다.

SIFT 또는 SURF를 사용한 기능 추출

GHT를 사용하는 대신 Scale-Invariant Feature Transform과 같은 기능 추출 알고리즘을 구현합니다. (SIFT) 또는 속도가 향상된 강력한 기능(SURF). 두 알고리즘 모두 스케일링 및 회전에 불변하며 키포인트를 활용하여 폐색 처리를 가능하게 합니다.

키포인트 매칭 및 호모그래피

OpenCV의 Feature2D 클래스를 사용하여 키포인트를 추출하고 Coca의 템플릿 이미지 간에 일치시킵니다. -콜라캔과 입력 이미지입니다. 템플릿의 키포인트를 입력 이미지의 키포인트로 변환하는 호모그래피 행렬을 추정합니다.

객체 현지화

호모그래피 행렬은 코카콜라의 방향, 규모 및 이동에 대한 정보를 제공합니다. 입력 이미지에서 할 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 캔의 경계를 찾고 그 주위에 직사각형을 그립니다.

코드 예

Java, C 또는 Java에서 이 접근 방식을 구현하려면 참조 자료에 제공된 OpenCV 코드 예를 참조하세요. Python.

특징 추출의 장점 접근 방식

• 속도: 특징 추출 알고리즘은 GHT보다 훨씬 빠릅니다.
• 강건성: 폐색을 처리할 수 있으며 흐릿한 이미지.
• 방향 불변성: 특징 추출 알고리즘은 방향에 관계없이 캔을 인식할 수 있습니다.
• 실시간 애플리케이션에 대한 적합성: 상대적으로 짧은 처리 시간으로 인해 이 접근 방식은 빠른 감지가 필요한 시나리오에 적합합니다.

위 내용은 SIFT/SURF는 일반화된 Hough 변환과 비교하여 잡음이 많은 이미지에서 Coca-Cola Can 인식을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!