Imageオブジェクトの認識

[hmha]

やあ、このプロジェクトの必要vihicleの2種類clasifingされています：小及びLAGEますが、実際の条件で：照明、backroundの変化、移動、他のオブジェクト; ...誰も私のヒントを与える。感謝しています。

 

[leekk8]

背景には一貫性があり、唯一の車両の大きさを正当化したい場合は、車両なしで写真と車両と一緒に写真を引くことを試みることができます。減算後、非ゼロの領域は、車両でなければならず、あなたは、非ゼロのピクセル数を計算することにより、サイズを定義することができます。ちょうど私の思考...

 

[hmha]

[QUOTE = leekk8]背景に一貫性があるとだけ車両の大きさを正当化したい場合は、車両なしで写真と車両と一緒に写真を引くことを試みることができます。減算後、非ゼロの領域は、車両でなければならず、あなたは、非ゼロのピクセル数を計算することにより、サイズを定義することができます。ちょうど私の思考は... [/引用]ニラに感謝し、問題点は次のとおりです。オブジェクトの影対時間は同じではありませんが、イメージ·オブジェクトの境界は、車両の大きさ、および隣人オブジェクトではありません...

 

[raylito]

あなたは常に1方向に固定するカメラが必要です。その後、他から1を減算してのトラックを持つものに、でないトラックと画像を比較します。緩い比較を使用していて、変更されたピクセルのほとんどは、トラックに属していることがわかります。異なる照明シェーディング等で異なる背景画像の番号を使用します。または、エッジ検出フィルタを使用することができます。基本的に引く毎から毎[X 1、y]のピクセル[x、y]は、水平エッジフィルタの画素。垂直エッジフィルタ減算のための[x、y +1]から[x、y]です。これは、あなたのすべての水平方向と垂直方向のエッジを与えるだろう。トップダウンからスキャン、あなたはトラックの先頭を取得します。ボトムアップとは、トラックの底部を取得します。