Angrenzende Bilder mit Python Teil 1
Was willst du tun
- Es gibt viele Möglichkeiten, die Erstellung von Datensätzen für maschinelles Lernen zu skizzieren, aber ich möchte sie so weit wie möglich automatisieren.
- OpenCV, Numpy, Matplotlib lernen
- ~~ Der Herr, der eine starke Miriota-Komponente hat, wusste, wie man Torpedos induziert (Wake Homing), also wollte ich es benutzen. ~~ Als ich damit herumgespielt habe, habe ich die Wake-Homing-Beziehung verloren.
Nun, ich werde zusammenfassen, was ich auf verschiedene Weise als Memorandum versucht habe.
Umgebung
- ubuntu 18.04 LTS
- Anaconda 1.7.2
- python 3.7.3
- openCV 3.4.2
- numpy 1.16.2
- matplotlib 3.03
- Jupyter Notebook
Vorausgesetztes Wissen
- Wie man Python und jede Bibliothek bedient
- Polarkoordinatenmathematik
Testbild
Vorläufig dachte ich, dass es möglich sein würde, RGB-Bilder zu erstellen, wenn ich die Bildverarbeitung beiße, also werde ich zuerst Binärbilder verwenden. Ich forderte heraus, die Kante einer komplizierten Figur zu nehmen, weil das Innere fehlt.
Code
Grundlegende Richtlinien
- Machen Sie einen Punkt in dem Objekt, das Sie abgrenzen möchten
- Zeichnen Sie von diesem Punkt aus eine Linie nach außen und finden Sie heraus, wo sich auf dieser Linie die Farbe ändert.
- Ermitteln Sie die Grenze, indem Sie die Linie um 360 Grad drehen.
Ein einfaches Bild sieht so aus
↓ Erkennungsziel
Erkennungsergebnis
Es ist fast erledigt.
Abhängig von der Position des Punkts wird er jedoch zu einem Schatten der Linie und sieht so aus.
Ich möchte, dass Sie verstehen, dass das Bild am Anfang eine ziemlich schwierige Aufgabe ist.
Ergebnis der Bilderkennung testen
Mit einem Punkt können überall Schatten und unsichtbare Bereiche erstellt werden.
Wenn mehrere Punkte vorhanden sind, sollte das Schattenproblem behoben werden.
Übertrieben w
Zusammenfassung
Die äußere Kante ist grob entfernt. Es gibt jedoch einige Bereiche, die im internen Bereich nicht entfernt werden können, sodass Verbesserungen erforderlich sind. Aber ich denke nicht, dass es schwierig ist, mit so viel an eine Pezier-Kurve zu grenzen.
Dieses Mal habe ich zufällig Punkte getroffen, so dass zu viel Treffer verschwendet wurden, aber es scheint interessant, die Punkte entsprechend zu verschieben und die Kanten mit der minimalen Anzahl von Punkten zu entfernen. Ich frage mich, ob es zum verstärkten Lernen verwendet werden kann. Es wird ab dem nächsten Mal ein Problem sein.
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