Узнавание объекта на готовой картинке по комбинации цветов, которые не определены точно

[rs8 0]

здравствуйте!

начала недавно работать с opencv, visual studio 2008, c++.

я не очень разбираюсь в этом, поэтому была бы очень благодарна за советы!

дело в том, что надо опознать оъект на картинке, учитывая следующее:

-этот объект не имеет постоянной стабильной формы, т.е. на другой картинке он может быть длинее, короче, завернут пару раз под разными углами и т.п.

-на картинке находятся ещё несколько таких похожих объектов (вообще ето целая серия подобных картинок и на каждой искомый объект выгядит по-разному).

-есть и другие объекты похожего цвета, но, к счастью, у их есть опр. размер и форма, по которым их можно определить и выкинуть из анализа.

-единственное отличие искомого объекта от ему подобных-это цвет.

и было бы здорово,если бы цвет был бы какой-то один, определённый... но, к сожалению, объект окрашен комбинацией из 2 цветов:

белого и красного, которые расположены поперёк объекта равными тонкими полосками, перемежаясь друг с другом типа зебры.

но и это ещё не главная проблема-а проблема том, что когда посмотришь при увеличении, то видно, что границы между цветами не определены чётко, т.е. размыты.

напр. там где белый соприасается с красным-пара рядков пикселей розовые- каие поярче, какие побледнее. в противном случае я бы просто прогнала бы всю картинку тестом на цвет и он бы мне бы выплюнул бы результат. но из-за размытости на границах вынуждена задавать красный большим интервалом, чтобы влез и произведённый им розовый.

и т.о. я цепляю все пиксели розово-красного спектра.. влючая и другие маленькие объекты, где есть красный и белый...

короче, я замучалась уже- не знаю, как это решить...

может быть есть такая функция в opencv которая позволяет найти объект по процентному содержанию 2 или больше цветов?

или 2 вариант, который мне пришёл в голову- прогнать картинку через фильтр (опять же, какой подойдёт тут лучше? гистограммский?) чтоб нейтрализовать

размытость краёв а потом применить сравнение гисторамм, чтоб по заданной насыщенности, характеризующей тот или другой цвет определить- ето мой объект или нет???

пожалуйста, буду рада вашим советам, мнениям и др.!

огромное спасибо заранее!

[Nuzhny 243]

Пример картинки в студию!

[rs8 0]

ну вот, например.. вообще в моей теме речь идёт о картах дорог. мне нужно определить есть ли полосатая дорога на картинке?

но только представьте себе что вместо оранжевой дороги-полосатая, как описано выше. вот. и примером для маленького обекта будет в этом случае бело-красный дорожный знак.

кстати, спасибо, что откликнулись!

[Smorodov 579]

Могут спасти блобы. Например с помощью библиотеки cvblob Находите их на изображении, так как оно синтетическое, то я подозреваю что пунктир будет состоять из примерно одинаковых по площади элементов. После фильтрации по площади будете иметь набор точек, которые были центрами блобов. Дальше принимаете некоторую точку (желательно ближайшую к какому нибудь из углов) за начальную и каждый раз находите ближайшую к ней. Так получите трассу. Если я правильно понял условия задачи.

ЗЫ: Можно попробовать сначала сразу искать контуры и из тоже отсеять по площади и т.д. как и с блобами.

[mrgloom 242]

я представил себе бульон из бактерий по первому посту,а тут какие то дороги, в чем сложность выделения на картинке не видно.

[rs8 0]

спасибо вам большое! попробую сейчас посмотреть, что такое эти блобы и как можно их в этом случае использовать!

[rs8 0]

я представил себе бульон из бактерий по первому посту,а тут какие то дороги, в чем сложность выделения на картинке не видно.

вы правы, на картинке это не видно, но если вы представите себе, что оранжевая трасса-бело-красная и при увеличении границы их размыты,

как я до этого описала, тогда вы заметите, что простое определение по цвету тут не подойдёт, т.к. программа будет находить и другие

бело-красные объекты (так как у меня сейчас она их находит), хотя по hsv значениям это другой красный цвет. надеюсь, сейчас я смогла вам лучше объяснить суть моей проблемы.

[mrgloom 242]

ну сделать фильтрацию медианную или кувахара, возможно морфологические операции,потом сделать сегментацию по цвету и яркости, потом проанализировать.

[rs8 0]

спасибо за совет! пока остановилась на версии :

вырезаю из искомой трассы кусочек-через фотошоп,

потом по методу поиска символов (через создание масок), применяя ротационную матрицу, проходим всю картинку с этой маской, пока не находим такой же кусочек.

честно говоря, я бы выбрала бы метод блобов, фильтров или гистограмм... так как это было бы намного точнее...

но моя руководитель проекта из всех представленных мною ей вариантов, возжелала этот...

параллельно попробую по-своему...

если вам, уважаемые, интересно, что из этого получится, могу потом рассказать!

ещё раз большое спасибо всем!

[mrgloom 242]

потом по методу поиска символов (через создание масок), применяя ротационную матрицу, проходим всю картинку с этой маской, пока не находим такой же кусочек.

расскажите про этот метод или как он называется в англоязычной литературе.

чо то смахивает на корреляцию.

если там область вся полосатая, то можно еще применять методы поиска текстур.

[rs8 0]

простите, я не точно выразилась, этого метода в готовом виде,как ф-ция opencv, нет или он мне не известен.

метод написан/имплементирован нами самими.

выглядит примерно так:

bool getIcon(const char* imagePath, ImgProcessing::MaskObject* mask, const char* iconName, int& confidence)

где getIcon- это тот кусочек что нам надо найти,

1 параметр- адрес картинки,

2- область для поиска,

3- имя вырезанного из оригиналов кусочка, кот. примеряется на исследуемую картинку,

и послед.- интервал.

bool -потому что у нас задача определить- есть оно там или нет.

[rs8 0]

если там область вся полосатая, то можно еще применять методы поиска текстур.

проблема в том, что полосатость неравномерная, как можно ожидать от синт. картинки, а как будто её от руки ещё и левой накорябали!

[mrgloom 242]

bool getIcon(const char* imagePath, ImgProcessing::MaskObject* mask, const char* iconName, int& confidence)

где getIcon- это тот кусочек что нам надо найти,

1 параметр- адрес картинки,

2- область для поиска,

3- имя вырезанного из оригиналов кусочка, кот. примеряется на исследуемую картинку,

и послед.- интервал.

я в общем виде имел ввиду, а не как он у вас реализован.

[rs8 0]

в общем это просто-

особенно хорошо это можно использовать, когда знаете, что размер искомого символа остаётся стабильным.-

берёте этот символ/значок/объектик в оригинале как есть, и пишете метод, который примеряет его по всей заданной вами области.

делается это через функцию cvMatchTemplate.

вы это имели в виду?

[rs8 0]

пожалуйста подскажите, как называется по-сивишному методы поиска текстур?

[mrgloom 242]

в общем это просто-

особенно хорошо это можно использовать, когда знаете, что размер искомого символа остаётся стабильным.-

берёте этот символ/значок/объектик в оригинале как есть, и пишете метод, который примеряет его по всей заданной вами области.

делается это через функцию cvMatchTemplate.

вы это имели в виду?

ну и в чем отличие от cvMatchTemplate?

пожалуйста подскажите, как называется по-сивишному методы поиска текстур?

вроде в опенцв нету таких функций

погуглить можно texture segmentation

[rs8 0]

через маски не получилось. не различает цвета и вырезки из трассы, кот. использовались как шаблоны, сильно малы. (10*15 пикс. примерно)

отличие от cvMatchTemplate- подогнано на наши нужды по размеру и т.д.

у cvMatchTemplate есть несколько подфункций, с кот. можно больше поэксперементировать. погуглю, посмотрю... может чего вкусненькое найду...

[rs8 0]

господа, cvMatchTemplate не идёт... поищю пойду фильтры посимпотичнее...

[rs8 0]

вот смотрите, это кусочек трассы,увеличенный на 800%. увеличьте его фотошопом и вы увидете, что это тяжёлый случай! думаю, что фильтры мало чего дадут, т.к.очень мелкий рисунок.

[mrgloom 242]

ну так интерполяция наверно + как я выше написал медианный\кувахара.