Нахождение и классификация объектов

[KOLANICH 0]

Есть картинка.

Нужно на ней выделить объекты природного происхождения определённого типа.

форма объекта заранее неизвестна (сильно варируется), известен приблизительно цвет .

Вроде выделение по цвету сделал (в модели HSV), но много ложных (и отрицательных и положительных) детектов.

1 чем предобработать картинку

2 что использовать для дальнейшего анализа

[Nuzhny 243]

Обычно для этих целей обучают какие-нибудь классификаторы. Например, поиск и выделение лиц - исходные данные сильно варьируются, но классификатор на основе Хаара работает довольно хорошо.

[KOLANICH 0]

лица отличаются не так сильно, как объекты, которые нужно найти и классифицировать мне

мои объекты вообще могут быть неправильной формы

у каждого объекта уникальный узор

к тому же мы смотрим на них под разными углами....

короче, подскажите, чем бы мне их найти и классифицировать

[Nuzhny 243]

Может в качестве пояснения будут несколько изображений объектов?

P.S. Добавлю, что с помощью AdaBoost (привет, лица!) делали вполне успешную классификацию городских пейзажей: на фотографиях отделялись друг от друга участки с небом, дорогой, зеленью и зданиями. Все 4 типа объектов вполне себе неоднородны внутри своего класса, даже по цвету.

[KOLANICH 0]

спасибо, попробую натренировать через каскады, но не уверен, что получится, ибо "скелета" нет, заранее ивестного соотношения тёмного/светлого тоже нет, таких элементов как окна тоже нет, да и вообще ,основную роль играет.

чем посоветуете предобработать?

кстати, как использовать adaboost

[mrgloom 242]

без картинки непонятно.

но можно применить медианный фильтр или кувахара.

если форма разная можно использовать active contours.

[Smorodov 579]

Большой сборник ресурсов по машинному зрению и распознаванию образов: http://vision.eecs.ucf.edu/projects.html

кстати, там еще полно C++ и MATLAB кода

Хороший постер на стенку: http://vision.eecs.ucf.edu/projects/ICCVPaperWebsite/ICCV_Poster_PDF1.pdf