[PYTHON] Ich habe versucht, die Objekte aus dem Bild des Steak-Sets zu sortieren. ② Sortieren der Überlappungsnummern

Einführung

Letztes Mal wurde die selektive Suche verwendet, um Objekte im Bild des Steak-Set-Essens zu erkennen. Obwohl sich die Genauigkeit verbessert hat, habe ich festgestellt, dass von ungefähr 50 Bildern ungefähr 3 Typen klassifiziert werden: staubartige Bilder, dasselbe Bild (leicht unterschiedliche Beschneidungsposition) und erforderliche Objektbilder. .. Dieses Mal werde ich versuchen zu sehen, ob ich nur die erforderlichen Objektbilder aus ihnen auswählen kann.

Hypothese

Ist beim Extrahieren eines Objekts aus einem Bild nicht ein Bild mit einer großen Anzahl von Überlappungen erforderlich? In der Realität ist es jedoch möglich, den rechteckigen untergeordneten Teil der Eltern-Kind-Beziehung auszuschließen.

Was sagt dieser Typ?

Wenn Sie ein Objekt aus einem Bild erkennen, wird es als Rechteck extrahiert. Der Teil, in dem die Rechtecke gemischt werden, wird als Überlappung bezeichnet. Der rote Teil des Bildes unten.

Referenzquelle

• (Fun Hit Judgement Kurs 1-Hit Judgement zwischen Rechtecken (Anfänger) -) [http://d.hatena.ne.jp/ono36/20070718/p1]

Quellcode

Ich habe es vorerst geschrieben.

group_image

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
import selectivesearch
import os

def main():
    # loading lena image
    img = cv2.imread("{Steak Set Mahlzeit Bild}")

    # perform selective search
    img_lbl, regions = selectivesearch.selective_search(
        img,
        scale=500,
        sigma=0.9,
        min_size=10
    )

    candidates = set()

    for r in regions:
        # excluding same rectangle (with different segments)
        if r['rect'] in candidates:
            continue

        # excluding regions smaller than 2000 pixels
        if r['size'] < 2000:
            continue

        # distorted rects
        x, y, w, h = r['rect']

        if w / h > 1.2 or h / w > 1.2:
            continue

        candidates.add(r['rect'])

    # draw rectangles on the original image
    fig, ax = plt.subplots(ncols=1, nrows=1, figsize=(6, 6))
    ax.imshow(img)

    overlaps = {}

    #Zählen Sie die Anzahl der Überlappungen und weisen Sie sie dem Array zu.
    for x, y, w, h in candidates:
        group = '%s_%s_%s_%s' % (x, y, w, h)

        for x2, y2, w2, h2 in candidates:
            if x2 - w < x < x2 + w2 and y2 - h < y < y2 + h2:

                if not group in overlaps:
                    overlaps[group] = 0

                overlaps[group] = overlaps[group] + 1

    print overlaps

    #Gibt Dateien mit 30 oder mehr Überlappungen aus (30 wird willkürlich als Schwellenwert festgelegt).
    for key, overlap in enumerate(overlaps):
        if overlap > 30:
            for x, y, w, h in candidates:
                group = x + y + w + h

                if group in overlaps:
                    cv2.imwrite("{Verzeichnispfad}" + str(group) + '.jpg', img[y:y + h, x:x + w])

Ergänzung

--Object Legt fest, ob es sich mit dem erkannten Bild überschneidet.

if x2 - w < x < x2 + w2 and y2 - h < y < y2 + h2:

• Nur die Extraktionsergebnisse mit 30 oder mehr Überlappungen werden als Bilder gespeichert.

Ergebnis

(Original) 50 Blatt → 36 Blatt

Etwa 30% der Bilder der Steak-Mahlzeit wurden entfernt.

Darüber hinaus blieben 5 Arten von Objektbildern von vorherigen übrig.

Zusammenfassung

――Dieses Mal, da es nur einen Typ von Verifizierungsbild gibt, haben wir einige Anpassungen und Ergebnisbeurteilungen vorgenommen. Wenn Sie es also mit anderen Bildern versuchen, erhalten Sie möglicherweise andere Ergebnisse. ――Nächstes Mal möchte ich so etwas wie Clustering machen.

Alle Seitenlinks

• Ich habe versucht, Objekte mit Python und OpenCV zu erkennen
• Ich habe versucht, Objekte aus dem Bild des Steak-Sets zu sortieren --Objekterkennung
• [Ich habe versucht, die Objekte aus dem Bild des Steak-Sets zu sortieren.
• Ich habe versucht, Objekte aus dem Bild des Steak-Sets zu sortieren --Ähnliche Bild-Heatmap-Erkennungs-Edition
• Ich habe versucht, Objekte aus dem Bild des Steak-Sets Mahlzeit-meal Clustering zu sortieren
• [Ich habe versucht, Objekte aus dem Bild der Steak-Set-Mahlzeit zu sortieren.