মোবাইল ফোনের ক্যামেরায় আমার তোলা একটি চিত্র রয়েছে যার একটি অংশের উপরে ফোকাস দেওয়া হয়েছে যার মুখটি বলা হোক বা যাই হোক। আমি -আপনি প্রায় জানতে চাই - কেন্দ্রিক অঞ্চল কোথায়। উদাহরণস্বরূপ, ফোকাসযুক্ত অঞ্চলটির চারপাশে একটি বাউন্ডিং বক্স। উদাহরণ:
মোবাইল ফোনের ক্যামেরায় আমার তোলা একটি চিত্র রয়েছে যার একটি অংশের উপরে ফোকাস দেওয়া হয়েছে যার মুখটি বলা হোক বা যাই হোক। আমি -আপনি প্রায় জানতে চাই - কেন্দ্রিক অঞ্চল কোথায়। উদাহরণস্বরূপ, ফোকাসযুক্ত অঞ্চলটির চারপাশে একটি বাউন্ডিং বক্স। উদাহরণ:
উত্তর:
সাধারণভাবে, এটি একটি চিত্র বিভাজন সমস্যা ( http://en.wikedia.org/wiki/I छवि_ segmentation ) যার মধ্যে আপনি চিত্রটির অ-কেন্দ্রিক অঞ্চলে ফোকাসকে আলাদা করার চেষ্টা করবেন।
অপটিকাল লেন্সগুলি যাইহোক কম পাস ফিল্টারগুলির সমতুল্য এবং উচ্চতর ফ্রিকোয়েন্সি সামগ্রীকে সীমাবদ্ধ করে একটি সিগন্যালে লো পাস ফিল্টারের প্রভাব এটি মসৃণ করা।
ডিজিটাল চিত্র প্রক্রিয়াকরণে, কম ফ্রিকোয়েন্সি বড় অবজেক্টগুলির সাথে (সাধারণ ফর্ম) এবং উচ্চতর ফ্রিকোয়েন্সিগুলি ছোট বস্তুর সাথে সম্পর্কিত (বিবরণ) correspond
অতএব, ফোকাস অঞ্চলটি বিচ্ছিন্ন করার জন্য, আপনি এমন অঞ্চলগুলি সন্ধান করতে পারেন যেগুলি অস্পষ্ট অঞ্চলগুলির তুলনায় উচ্চতর স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিতে রয়েছে যা আউট-অফ-ফোকাস লেন্সের স্মুথিং অপারেশনের কারণে নিম্ন স্তরের বিচ্যুতিতে হবে।
'অস্পষ্ট' বনাম 'অস্পষ্ট' অঞ্চলগুলিতে পার্থক্য করতে আপনি মাত্রার একটি "উইন্ডো" সেটআপ করতে পারেন এবং এটি আপনার চিত্রের উপরে স্লাইড করুন।
উইন্ডোটির প্রতিটি অবস্থানে "প্যাচ" মানগুলির বৈচিত্রকে গণনা করুন যেন তারা এক-মাত্রিক ভেক্টর মান। এর ফলে আপনার চিত্রের প্রতিটি স্থানে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির পরিবর্তনের চিত্রিত করে অন্য একটি "চিত্র" (বা আরও সাধারণভাবে একটি দ্বিমাত্রিক অ্যারে) তৈরি হবে। তারপরে আপনি এই মানগুলি সংগ্রহ করতে পারেন এবং তাদের হিস্টোগ্রাম নিতে পারেন। হিস্টোগ্রাম একটি বহুমাত্রিক বিতরণ প্রদর্শন করবে (আরও তথ্যের জন্য দয়া করে http://en.wikedia.org/wiki/ মাল্টিমোডাল_ডরিট্রিবিশন দেখুন )।
আপনার পোস্টে চিত্রের ক্ষেত্রে, হিস্টোগ্রামটি দুটি মোডের প্রদর্শিত হতে পারে। একটি স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির তুলনামূলকভাবে উচ্চ মানের (ফোকাসড এরিয়া) এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির তুলনামূলকভাবে নিম্ন মানের (অস্পষ্ট অঞ্চল) এর সাথে সম্পর্কিত One
তারপরে আপনি একটি প্রান্তিক অবস্থান স্থাপন করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ আপনার দৃষ্টি নিবদ্ধ করা এবং অবিচ্ছিন্ন অঞ্চলগুলির মধ্যে একটি মানদণ্ড প্রতিষ্ঠার জন্য কেবল দুটি পদ্ধতির মধ্যে এবং তারপরে সমস্ত "প্যাচ" (বা এমএক্সএন উইন্ডো অঞ্চল) নির্বাচন করুন যার স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিটি আপনার প্রান্তিকের চেয়ে বেশি। (আরও তথ্যের জন্য দয়া করে দেখুন: http://en.wikedia.org/wiki/Thresholding_%28 চিত্র_প্রসেসিং ৯৯৯ )
এটি আপনার জন্য চিত্রের কেন্দ্রিক অংশগুলি বিচ্ছিন্ন করবে।
আশাকরি এটা সাহায্য করবে.
এখানে একটি সহজ পন্থা, এতে স্লাইডিং-উইন্ডো বিশ্লেষণ জড়িত না।
আপনার চিত্রকে গ্রেস্কেলে রূপান্তর করুন (এটি প্রয়োজন হয় না, তবে আমি ধরে নেব যে স্পষ্টতার জন্য আপনার কাছে কেবল একটি চ্যানেল রয়েছে)
উভয় দিকে গ্রেডিয়েন্ট গণনা করুন
परिमाणটি গণনা করুন (বা কেবল গ্রেডিয়েন্ট বর্গাকার)
উভয় দিকে উভয় গ্রেডিয়েন্ট চিত্রগুলি যোগ করুন
যেমনটি আগেই বলা হয়েছিল, চিত্রের কেন্দ্রবিন্দু অংশটিতে অ-কেন্দ্রিক অঞ্চলগুলির চেয়ে বেশি ফ্রিকোয়েন্সি থাকবে। সংক্ষিপ্তকরণ থেকে আপনি দুটি অনুমানের সাথে সমাপ্ত হবেন, যেখানে সেই অংশে প্রচুর প্রকরণ (উচ্চতর মান) রয়েছে যেখানে ফোকাসযুক্ত অবজেক্টটি এই দিক বরাবর স্থাপন করা হয়েছে। আপনি এখন নিম্নলিখিতটি করতে পারেন:
এই উচ্চতর মানগুলির শুরু এবং শেষ পয়েন্ট নির্ধারণ করুন। আপনি একটি সাধারণ থ্রোসোল্ড (উদাহরণস্বরূপ 0.7 * সর্বাধিক_মূল্য) ব্যবহার করতে পারেন বা প্রোফাইলগুলি মসৃণ করতে পারেন, দ্বিতীয় ডেরাইভেটিভ নিতে পারেন এবং সেখানে সর্বোচ্চ মানগুলির জন্য পরীক্ষা করতে পারেন।
পূর্ববর্তী পদক্ষেপ থেকে শুরু / স্টপ অবস্থানগুলি আপনাকে উভয় দিক বরাবর পিক্সেল অবস্থান দেয় যেখানে আপনার ক্ষেত্রের-শার্পেনস-নির্দেশক আয়তক্ষেত্রটি রাখা উচিত।