Comments 45
Тема хорошая, но в этом случае необходимо, мне кажется, сказать и об adaptive threshold. Потому что в противном случае эти методы не достаточно хороши для практического использования. Сами видите — у Шрека пол лица пропало, в моторе диски полустерты и т.п.
под такими статьями нужна кнопка donate. спасибо за статью и за экономию времени. единственное, я бы выкладывал минимальные но все же исходные коды с такими алгоритмами, пусть и неоптимизированные, но позволяющие сделать первичные тесты.
Даже не знаю как лучше поступить: выложить сюда или написать вторую часть статьи? Кода там не так уж много для отдельной статьи, но если все же браться за вторую часть, то можно проделать небольшой эксперимент по сравнению методов: скорость обработки, точность выделения контуров.
я за второй часть, а там уж сами смотрите по возможностям и свободному времени.
Если есть время и возможность, то лучше вторую часть.
Только если будете выкладывать исходные кода — прошу вас, работайте с изображением как с матрицей — не используйте сторонних модулей для работы с картинкой — это позволит вам претендовать на универсальность записи алгоритма.
Здорово! Хотя, мне кажется, можно было и подокучать «скучной теорией», а то как-то только во вкус при прочтении входишь, как уже и список литературы :)
Пол года назад я занимался разработкой програмы по определению контуров. Есть несколько методов: можно исспользовать яркость соседних точек и разность между ними, можно и другие параметры, всё достаточно индивидуально для каждого применения… также достаточно важны коэфициенты допуска.
Вот пару ссылочек по этой теме, как теоритических, так и практических… geekproit.blogspot.com/2010/10/blog-post.html здесь собраны ссылки по данной теме, для хабражителя, который занимаеться этой темой для своего диплома.
Вот пару ссылочек по этой теме, как теоритических, так и практических… geekproit.blogspot.com/2010/10/blog-post.html здесь собраны ссылки по данной теме, для хабражителя, который занимаеться этой темой для своего диплома.
Похоже на копипасту из курсовика.
UFO just landed and posted this here
UFO just landed and posted this here
Иногда полезно освежить азы. Как со старой книгой, сколько раз читаешь ее — всегда замечаешь что-то новое, что сначала не заметил.
К тому же, еще несколько статей на эту тему и — глядишь — действительно сильный алгоритм появится. Или по крайней мере сводная таблица результатов (а методов определения границы действительно много). Так бывает. Я недавно наблюдал, как в совершенно случайной дискуссии родился серьезный, и насколько мне известно новый подход:
http://www.linkedin.com/groups/How-find-lighting-condition
(Разговор на английском и совсем на другую тему, но интересный)
К тому же, еще несколько статей на эту тему и — глядишь — действительно сильный алгоритм появится. Или по крайней мере сводная таблица результатов (а методов определения границы действительно много). Так бывает. Я недавно наблюдал, как в совершенно случайной дискуссии родился серьезный, и насколько мне известно новый подход:
http://www.linkedin.com/groups/How-find-lighting-condition
(Разговор на английском и совсем на другую тему, но интересный)
UFO just landed and posted this here
Я Вас плюсанул.
А внесите свою лепту — как Шреку лицо восстановить? Если время есть, конечно.
А внесите свою лепту — как Шреку лицо восстановить? Если время есть, конечно.
Его правая щека (освещенная) от кожи, кхм, туловища неотличима. Так что именно лицо вытянуть, кмк, нельзя…
Ну хоть по контуру. Мы же про границы говорим, если ее не видно, значит, и не надо ее показывать.
Но вот плечи, например, четко видны на рисунке. Да и нос тоже.
Но вот плечи, например, четко видны на рисунке. Да и нос тоже.
Троллиную кожу удачно получилось выделить, также можно и плечи выделить, а потом из маски уже найти контур. Кстати, тестил scilab, морфологии жалко нету.
Супер! Может, напишете подробнее? Раз все равно у нас сейчас неделя статей про поиски контуров.
Пока я (имхо) считаю Ваш результат самых перспективным и лучшим, честно.
PS: И как может не быть морфологии? Этого не может быть, она во всех пакетах есть, мне кажется. Примитивные операции же. Воспользуйтесь локальным поиском min/max вместо dilate/erode. Min/max же везде есть уж точно.
Можно построить трехмерную картинку (каждый слайд — это маленький сдвиг исходной картинки, и все слайды склеиваются по третьей координате) и искать min/max по третьей координате. Получится прямая реализация dilate/erode.
Я именно в scilab не работал, но мне кажется там это должно быть.
Пока я (имхо) считаю Ваш результат самых перспективным и лучшим, честно.
PS: И как может не быть морфологии? Этого не может быть, она во всех пакетах есть, мне кажется. Примитивные операции же. Воспользуйтесь локальным поиском min/max вместо dilate/erode. Min/max же везде есть уж точно.
Можно построить трехмерную картинку (каждый слайд — это маленький сдвиг исходной картинки, и все слайды склеиваются по третьей координате) и искать min/max по третьей координате. Получится прямая реализация dilate/erode.
Я именно в scilab не работал, но мне кажется там это должно быть.
Ну там на самом деле мало писать. И применимо это к данной картинке — маскирование по ярко-зеленому цвету. :)
Морфологии нет в базовом пакете, в сети вроде упоминается какой то дополнительный пакет, надо будет заняться.
Scilab кстати на скриншотах у разработчиков очень многообещающе смотрится
но под Ubuntu у меня такой картинки получить пока не удалось…
Морфологии нет в базовом пакете, в сети вроде упоминается какой то дополнительный пакет, надо будет заняться.
Scilab кстати на скриншотах у разработчиков очень многообещающе смотрится
но под Ubuntu у меня такой картинки получить пока не удалось…
UFO just landed and posted this here
Ну это лучше, конечно. Теперь осталось убрать все лишнее.
Возможно, изображение можно разбить на регионы с точки зрения доминантого цвета, частотных характеристик текстуры, и оставить лишь линии на границах между такими областями?
Возможно, изображение можно разбить на регионы с точки зрения доминантого цвета, частотных характеристик текстуры, и оставить лишь линии на границах между такими областями?
UFO just landed and posted this here
Я хочу детскую раскраску (это локальная цель). Понятно же, что ребенок 3 лет спокойно обведет нужные линии, даже не задумываясь. Я видел такую программу, уже работающую, так что представляю, что разумное решение возможно.
А глобальная цель — понять, увидеть как решение самых простых житейских задач достигается методами image processing. Это вовсе не протоптанная дорога. Я часто видел, как люди набрасываются на конкретную задачу и дожимают ее, в общем-то, в конце концов. Но стоит поменять чуть-чуть постановку задачи, и старые методы становятся уже негодными, и пора начинать новое исследование. Поэтому мне интересно посмотреть на классы методов, способных быстро решать те или иные задачи.
Ответы на те вопросы, которые я сейчас задаю, я в целом знаю. Но если мы сделаем еще несколько шагов вперед, то мы окажемся в точке, которая уже действительно нетривиальная, учитывая нынешнее состояние знаний в этой области. Но туда ведь надо сначала прийти. И если у нас это получится, то будет очень хорошо и интересно.
Потом мир не стоит на месте. Когда-то сегментация посредством K-средних была супер-сложным методом. А сегодня, вон, студенты ее спокойно применяют. С такой скоростью, да при поддержке matlab, можно быстро прийти к хорошему решению, я думаю.
А глобальная цель — понять, увидеть как решение самых простых житейских задач достигается методами image processing. Это вовсе не протоптанная дорога. Я часто видел, как люди набрасываются на конкретную задачу и дожимают ее, в общем-то, в конце концов. Но стоит поменять чуть-чуть постановку задачи, и старые методы становятся уже негодными, и пора начинать новое исследование. Поэтому мне интересно посмотреть на классы методов, способных быстро решать те или иные задачи.
Ответы на те вопросы, которые я сейчас задаю, я в целом знаю. Но если мы сделаем еще несколько шагов вперед, то мы окажемся в точке, которая уже действительно нетривиальная, учитывая нынешнее состояние знаний в этой области. Но туда ведь надо сначала прийти. И если у нас это получится, то будет очень хорошо и интересно.
Потом мир не стоит на месте. Когда-то сегментация посредством K-средних была супер-сложным методом. А сегодня, вон, студенты ее спокойно применяют. С такой скоростью, да при поддержке matlab, можно быстро прийти к хорошему решению, я думаю.
Спасибо за статью! Исправьте в формуле (1.3) опечатку в обозначении второй производной — вместо второй стоит первая.
Лучшая фотка — со Шреком!
Если открыть книгу «Р. Гонсалес, Р. Вудс Цифровая обработка изображений — М: Техносфера, 2005 – 1007с», то обнаружится, то статья просто сворована оттуда за исключением картинок в конце. Но для обработки картинок с книгой «Р. Гонсалес, Р. Вудс Цифровая обработка изображений в среде MATLAB» предоставляются программы на MatLab.
Мнение: автор ничего полезного не сделал
Мнение: автор ничего полезного не сделал
Копипаста много, да. Но справедливости ради стоит отметить, что копипаст из 3 источников, и они указаны. А насчет использования кода для матлаба Вы сильно ошибаетесь. Свой код, как и обещал, выложу.
«Добейте» Шрека до конца. Так, чтобы на выходе алгоритма получилась детская раскраска. Все нужные линии на месте, и ни одной лишней линии (которые просто порождены текстурой и т.п.)
Эта задача вполне себе интересная. Я видел, как в Samsung на ее решение инженеры потратили 1-2 месяца. Это такой special effect, довольно популярный в телефонах.
На мой взгляд, несмотря на простоту, это вполне серьезная задача.
PS: И не переживайте. Все сложные алгоритмы являются (нетривиальной) комбинацией простых и, в общем, давно известных. Тут стыдиться нечего.
Эта задача вполне себе интересная. Я видел, как в Samsung на ее решение инженеры потратили 1-2 месяца. Это такой special effect, довольно популярный в телефонах.
На мой взгляд, несмотря на простоту, это вполне серьезная задача.
PS: И не переживайте. Все сложные алгоритмы являются (нетривиальной) комбинацией простых и, в общем, давно известных. Тут стыдиться нечего.
Предлагаю он-лайн сервис: Родитель хочет дитяте сделать раскраску -> Заходит на сайт -> Грузит свою картинку -> Получает раскраску -> Распечатывает -> Ребенок счастлив.
В качестве монетизации сервиса можно предложить высылать напечатанные альбомы для раскрашивания по набору загружаемых картинок.
Вот такая идея, могу обеспечить алгоритмическую базу и кодинг, нет ресурсов на аренду кусочка сервака :). Хотя возможно дети уже не пользуются раскрасками?
В качестве монетизации сервиса можно предложить высылать напечатанные альбомы для раскрашивания по набору загружаемых картинок.
Вот такая идея, могу обеспечить алгоритмическую базу и кодинг, нет ресурсов на аренду кусочка сервака :). Хотя возможно дети уже не пользуются раскрасками?
У меня так дети телепузиков раскрашивают :)) Я из мультфильма кадры навырезал, отредактировал и распечатал.
Сервер — не проблема, могу предоставить. Только надо тогда все on-line делать. Кстати, N людей воспользуются и будут счастливы. На всяких «Мама и Малыш» форумах ссылку поставить, рейтинг сайта взлетит до небес. Потом рекламу продавать))
Сервер — не проблема, могу предоставить. Только надо тогда все on-line делать. Кстати, N людей воспользуются и будут счастливы. На всяких «Мама и Малыш» форумах ссылку поставить, рейтинг сайта взлетит до небес. Потом рекламу продавать))
Ох спасибо Вам) Только вчера получил задание для курсовой: реализовать программу, которая выполняет выделение контура методом Собеля, а тут такая подборка материала.
Статья хорошая, но кроме как для образовательных целей не нужна. Все это давно описано в литературе. Так же все это давно реализовано в бесплатной библиотеке с открытым кодом OpenCV (и еще очень много чего). Заниматься этим с нуля имеет смысл лишь как задание по курсовику. А теперь внимание вопрос: имеет ли смысл писать о каждом сколь либо интересном курсовике на Хабре?
В разделе «песочница», думаю стоит.
Надо ли было переносить ее в «Алгоритмы»? Ну, если бы в «Алгоритмах» каждый день публиковали новые алгоритмы уровня SIFT, simulated annealing или auto white balance, то, конечно, нет. Но поскольку материалов такого уровня почем-то не наблюдается, то давайте хотябы поиск границ обсудим.
Тем более, что если копать глубоко — это вовсе не простая задача. Очень надеюсь, что будет еще несколько более глубоких статей в продолжении.
Надо ли было переносить ее в «Алгоритмы»? Ну, если бы в «Алгоритмах» каждый день публиковали новые алгоритмы уровня SIFT, simulated annealing или auto white balance, то, конечно, нет. Но поскольку материалов такого уровня почем-то не наблюдается, то давайте хотябы поиск границ обсудим.
Тем более, что если копать глубоко — это вовсе не простая задача. Очень надеюсь, что будет еще несколько более глубоких статей в продолжении.
Мне кажется, что описание широко и давно известных алгоритмов не очень уместно вообще. Так как тема мне близка, было бы гораздо интереснее увидеть либо алгоритм составленный автором (который был бы лучше уже существующих, хотя бы в каких-то частных случаях), либо какой-то малоизвестный и не тривиальный алгоритм. Просто уже не первый пост в стиле пересказа лекций/курсовиков.
Ну да, не первый. А что им еще делать? Ведь насколько я понял, единственный шанс получить «карму» — это написать пост в Песочницу?
Причем рискованную тему брать нельзя, т.к. есть опасность, что будут минусить (это происходит иногда совершенно на пустом месте). Поэтому лучше всего взять что-нибудь и пересказать. Как видим, стратегия работает — все эти авторы получили по 50-60 плюсов за статью.
Причем рискованную тему брать нельзя, т.к. есть опасность, что будут минусить (это происходит иногда совершенно на пустом месте). Поэтому лучше всего взять что-нибудь и пересказать. Как видим, стратегия работает — все эти авторы получили по 50-60 плюсов за статью.
Предлагаю перенести статью в «Обработка изображений». В статье рассматриваются операторы выделения контуров, однако не дается никаких рекомендаций — какой использовать? А я вам скажу: у все этих операторов разный коэффициент усиления шума. Коэффициент усиления шума равен сумме квадратов коэффициентов в маске. Уже маска Робертса увеличивает шум в ДВА раза.
Перенес в «Обработка изображений». Тут этому материалу место, Вы правы.
На счет рекомендаций — я планировал провести небольшой эксперимент, о котором писал чуть выше, а уже по его итогам давать какие то рекомендации и советы.
На счет рекомендаций — я планировал провести небольшой эксперимент, о котором писал чуть выше, а уже по его итогам давать какие то рекомендации и советы.
Если хотите эксперимент — то придумайте модельную картинку — чистую, без шума. Найдите ее результат применения оператора. Но не делайте обработку по порогу! Потом зашумите картинку гауссовым шумом с дисперсией D1 и примените оператор к зашумленной картинке. Но не делайте обработку по порогу! Потом вычтите эти два результата применения операторов, и посчитайте дисперсию D2 полученной картинки. Вы получите оценку коэффициента усиления шума D2/D1.
Что-то не то с градиентом Робертса. Изображения больше похожи на просто пороговое отсечение по яркости, без применения градиента. У меня получилось вот так (после конвертации в полутона и применения Робертса):
Возможно будет любопытно узнать, что зрение человека устроено очень похоже. Еще в глазу происходит преобразование картинки с палочек в сигналы нейронов с он и офф центром. Эти нейроны отслеживают состояние своего сенсорного поля и суммарно реагируют на границы изображения в любом направлении. По зрительному нерву передается уже контурная картинка.
Sign up to leave a comment.
Алгоритмы выделения контуров изображений