Я пытаюсь найти эффективный способ приемлемой сложности, чтобы
- обнаружить объект на изображении, чтобы я мог изолировать его от окружающей среды
- сегментировать этот объект до егоподкомпоненты и пометить их, чтобы я мог затем выбрать их по желанию
Прошло 3 недели с тех пор, как я вошел в мир обработки изображений, и я прочитал о многих алгоритмах (просеивание, змеи, больше змейсвязанные с Фурье и т. д.) и эвристики, которые я не знаю, с чего начать, и какая из них «лучше» для того, чего я пытаюсь достичь.Принимая во внимание, что интересующий набор данных изображений является довольно большим, я даже не знаю, должен ли я использовать какой-либо алгоритм, реализованный в OpenCV, или мне следует реализовать свой собственный.
Суммировать:
- На какой методологии мне следует сосредоточиться?Почему?
- Должен ли я использовать OpenCV для такого рода вещей или есть какая-то другая "лучшая" альтернатива?
Заранее спасибо.
РЕДАКТИРОВАТЬ - Подробнее о наборах данных
Каждый набор данных состоит из 80K изображений продуктов, имеющих одинаковую концепцию
- , например футболки, часы, обувь
- размер
- ориентация (90% из них)
- фон (95% из них)
Все изображения в каждом наборе данных выглядят практически одинаково, за исключением продуктасам, видимо.Чтобы было немного яснее, давайте рассмотрим только «набор данных часов»:
Все картинки в наборе выглядят почти так:
(опять же, кроме самих часов).Я хочу извлечь ремешок и циферблат.Дело в том, что существует множество разных стилей часов и, следовательно, форм.Из того, что я прочитал до сих пор, я думаю, что мне нужен шаблонный алгоритм, который позволяет изгибать и растягивать, чтобы иметь возможность сопоставлять ремешки и циферблаты разных стилей.
Вместо создания трех отдельных шаблонов (верхняя часть ремешка, нижняя часть ремешка, циферблат) было бы разумно создать только один и сегментировать его на 3 части.Таким образом, я был бы достаточно уверен, что каждая часть была обнаружена относительно друг друга, как и предполагалось, например, если циферблат не будет обнаружен ниже нижней части ремешка.
Из всех алгоритмов / методологий, которые я 'Мы столкнулись с тем, что активные формы | внешность модели кажутся наиболее перспективными.К сожалению, мне не удалось найти реализацию спуска, и я не уверен, что это лучший подход, чтобы самому написать и написать его.
Если кто-то может указать, кем я должен быть на самом делеищу (алгоритм / эвристика / библиотека / и т.д.), буду более чем благодарен.Если вы снова думаете, что мое описание было немного расплывчатым, не стесняйтесь спрашивать более подробное.