15

হাই সিভি / প্যাটার্ন স্বীকৃতি সম্প্রদায়,

আমি একটি চিত্র বিভাজন সংক্রান্ত একটি গুরুতর সমস্যা পেয়েছি। দৃশ্যটি চুল্লিটির মধ্যে এমন একটি পরিবেশ যা আমার মাথাকে উন্মাদ করে তোলে। এবং আমাকে কেবলমাত্র একটি বিশেষ ক্ষেত্রে নয়, স্বল্প সময়ের মধ্যে (<10 সেকেন্ড) বিভিন্ন উপকরণের (কাঁচ, সিরামিকস, আল, ইর, ..) এর অবজেক্ট কনট্যুরগুলি সনাক্ত করতে হবে। কোডটির জন্য আমার পিক্সেলের ক্রমিক সারিতে কনট্যুরও প্রয়োজন। অতএব একটি চেইন কোড বা তথাকথিত বর্ডার / কনট্যুর নিম্নলিখিতগুলিও প্রয়োজন, যাতে খোলা গর্তগুলি ভাল হয় না। পটভূমিতে অ লিনিয়ার শোরগোল, প্রায় ধুলাবালি, কণা বা অন্য কিছু, যা সময়ে সময়ে প্রদর্শিত হয়।

মতলব বা ওপেনসিভি পরামর্শগুলি স্বাগত।

এটিকে আরও স্পষ্ট করার জন্য, আমি আমার লক্ষ্য এবং একটি অর্ধ স্বচ্ছ বস্তুর অন্য একটি চিত্র পোস্ট করেছি, এটিও সনাক্ত করা দরকার। এছাড়াও আরও উদাহরণ যা সচেতন হওয়া প্রয়োজন। example1 example2 example3 example4

আপনি ইমেজ # 1 এ দেখতে পাচ্ছেন, চিত্রটির ডান অংশে এবং তারার বাইরের কনট্যুরের কাছাকাছি কণা রয়েছে, যা বস্তু। এছাড়াও সামগ্রিক বিপরীতে খুব ভাল হয় না। অবজেক্টটি নিজেই একটি ভূগর্ভস্থ স্থানে দাঁড়িয়ে আছে, যা কনট্যুর সনাক্তকরণের জন্য প্রাসঙ্গিক নয়। চিত্র # 2 একটি অর্ধস্বচ্ছ স্বভাবের অবজেক্ট দেখায়, এটিও সম্ভব।

আমি পরের পর্দায় (লাল রেখা) এর মতো ওই অবজেক্টটির কনট্যুর / ঘের সন্ধান করতে চাই। দুটি আয়তক্ষেত্র (হলুদ) শুরুর (বাম) এবং শেষের পয়েন্টটি (ডানদিকে) চিহ্নিত করছে। নীল রেখাটি উপেক্ষা করা যায়। example2

প্রথমে আমি ভেবেছিলাম যে আমি কেবল ফিল্টার দিয়ে সেই নোংরা পরিবেশের সমস্যাটি সমাধান করতে পারি। তবে বিনিয়োগের সময় একটি সম্মানজনক পরিমাণ পরে, আমি কেবল বুঝতে পেরেছি যে, অগ্রভাগ এবং পটভূমির বৈসাদৃশ্য বাড়ানোর জন্য আমাকে শোরগোলগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে বা কমিয়ে আনতে হবে। আমি প্রচুর পদ্ধতি চেষ্টা করেছি, যেমন হিস্টোগ্রাম সমীকরণ, ওতসু-অভিযোজক সমতা, লিনিয়ার ফিল্টার (যেমন গস), ননলাইনার ফিল্টার (মিডিয়ান, প্রসারণ), অ্যাক্টিভ সার্টস, কে-মিনস, ফাজি-সি-মানে এবং খাঁটি জন্য ক্যানি রূপের অপারেটরগুলির সাথে একত্রে এজ সনাক্তকরণ।

ক্যানি: কণা এবং বায়ুমণ্ডল গর্ত সৃষ্টি করছে, তবে আমার অবজেক্টের সম্পূর্ণ কনট্যুর দরকার। তবুও বন্ধ করে দেওয়া, মোড়োলজিকাল অপারেটরদের বিচ্ছিন্নকরণ এটি পর্যাপ্ত নয়। হিস্টেরেসিসের কারণে আমি যে সমস্ত পদ্ধতির পড়াশোনা করেছি তার ক্যানির এখনও সেরা ফলাফল রয়েছে।
অ্যাক্টিভ সংশ্লেষ: এগুলি প্রান্তে / গ্রেডিয়েন্টগুলিতেও কাজ করে, তারা বস্তুর ভিতরে সূচনা করার পরে সম্পূর্ণ উন্মাদ আচরণ করে, যা সম্ভবত প্রান্তের মানচিত্রের ফলে 'খোলা' অবজেক্টের ফলে ঘটে। আমি যতদূর জানি কনট্যুরটি বন্ধ করতে হবে। এটি বিভিন্ন ডেরিভেটস (জিভিএফ / ভিএফসি / ক্লাসিক স্নেক) দিয়ে চেষ্টা করেছেন।
কে-মিনস: কুয়াশার পটভূমির কারণে ফলাফলগুলিতে চুল্লি বায়ুমণ্ডল অন্তর্ভুক্ত। অস্পষ্ট-সি-মানেগুলির জন্য একই। পটভূমি থেকে অবজেক্টটি আলাদা করার কারণে আমি দুটি ক্লাস্টার বেছে নিয়েছি। আরও ক্লাস্টারগুলি দুর্বল ফলাফলের দিকে নিয়ে যায়।
হিস্টোগ্রাম / ওৎসু: ধূসর তীব্র ঘনত্বের কারণে (ইমো!), এটি পটভূমির সাথে বস্তুটি মার্জ করছে। স্থানীয় এবং বৈশ্বিক পদ্ধতিতে এটি চেষ্টা করে।
ফিল্টারগুলি: বিশেষত জিএলপিএফ বা অন্যান্য এলপিএফ প্রান্তগুলি ঘ্রাণ নিচ্ছে, যা এতটা ভাল নয় এবং কুয়াশাচ্ছন্ন পরিবেশকে হ্রাস করে না।
অ-লিনিয়ার ফিল্টারগুলি প্রান্তগুলি সংরক্ষণ করছে। তাদের মধ্যে বেশিরভাগ বড় চিত্রগুলি গণনার জন্য খুব বেশি সময় নেয়। আপাতত একটি দ্রুত দ্বিপক্ষীয় ফিল্টার নিয়েছেন। ফলাফল নীচে দেখুন।

সুতরাং পোস্ট-প্রসেসিং পদক্ষেপের জন্য একটি পদ্ধতিও যথেষ্ট ভাল নয়, কারণ অবজেক্ট বিভাগের প্রাপ্ত ফলাফলগুলি বিদ্যমান অ্যালগরিদমের প্রতিদ্বন্দ্বী দুর্বল। বিদ্যমান অ্যালগরিদম খুব স্থানীয় এবং তাই এটি এই খুব বিশেষ দৃশ্যের জন্য কাজ করে।

সুতরাং আমি আপনাকে জিজ্ঞাসা করছি, আমি যদি কিছু কিছু পুরোপুরি মিস করে থাকি ... শূন্যস্থান বা গর্ত না রেখে কীভাবে প্রক্রিয়া করা যায় এবং কীভাবে আমার ভাল কনট্যুর ফলাফল পাওয়া উচিত তা সম্পর্কে আমার আর কোনও ধারণা নেই the সিসিডি এবং শারীরিক পরিবেশ? আগাম ধন্যবাদ!

এখন পর্যন্ত শেষ পন্থা (এমওদের সাথে দীর্ঘক্ষণ পরীক্ষার পরে):

দ্বিপাক্ষিক ফিল্টার (প্রান্ত সংরক্ষণ, কিন্তু সমজাতীয় অঞ্চলগুলি স্মুথ করা)
ক্যানি (সিগমা = 2, থ্রেশহোল্ড = [0.04 0.08])
সৃষ্ট প্রাকৃতিক অপারেশনস (MO) এই: bwareopen, closing, remove&bridge
bwlabelকনট্যুরের কেবলমাত্র ঘেরটি বেছে নেওয়ার জন্য, যা অযাচিত শব্দকে সরিয়ে দেয়। এখনও কোনও আপডেট হওয়া স্ক্রিনশট নেই, তবে এটি তারার জন্য কাজ করে। গ্লাসটি একটি অভ্যন্তর-কনট্যুর পেয়েছে যা বহিরঙ্গন কনট্যুরের সাথে সংযুক্ত থাকে, যা নীচের স্ক্রিনশটেও দেখা যায়।

সুতরাং আমি আশঙ্কা করছি যে বহির্মুখী কনট্যুরের ট্র্যাভারসাল জন্য আমার একটি বিশেষ অ্যালগরিদম প্রয়োজন। এটি আশেপাশের কিছু ঘড়ির কাঁটা / ঘড়ির কাঁটার দিকের দিক দিয়ে দেখাবে। কোনও কোণার বিন্দু থাকলে সেই ঘড়ির কাঁটার দিকের / ঘড়ির কাঁটার দিকের ধাপটি পরিবর্তন করতে পারে। যদি কোনও ফাঁক থাকে তবে ব্যাসার্ধ বাড়িয়ে আবার দেখুন। যদি আরও দুটি বা ততোধিক সম্ভাব্য নিম্নলিখিত পয়েন্ট থাকে তবে আগেরটির মতো একই দিকনির্দেশ পাওয়া একজনকে নিয়ে যান। আপনি কি মনে করেন, নিম্নলিখিত অ্যালগরিদমটি কনট্যুরটি বোঝায়?

গ্লাস প্রান্ত তারকা

— mchlfchr
সূত্র

আপনি কি অভিযোজিত প্রান্তিক চেষ্টা করেছেন? আপনি এটি উল্লেখ বলে মনে হয় না। আমি মনে করি শব্দটি অপসারণের পরে ওটিএসইউর কোনওভাবে কাজ করা উচিত তবে সম্ভবত অভিযোজিত প্রান্তিকতা আরও ভাল।

— রুই মার্কস

হাই রুই, আমি এই মতলব এক্সটেনশনটির সাথে অভিযোজিত প্রান্তিকের চেষ্টা করেছি: অভিযোজিত প্রান্তিককরণ এখানে উইন্ডো প্যারামিটারগুলির সাথে চারপাশে খেলার ফলাফল রয়েছে: 1 ম চেষ্টা করুন 3 য় চেষ্টা করুন আপনি দেখতে পাচ্ছেন, ক্রমবর্ধমান পরামিতিগুলির সাথে মাঝের অংশটি সাদা থেকে কালো হয়ে যায় (কী ভাল, ইমো) তবে অন্যান্য ব্যাকগ্রাউন্ডটিও কালো হয়ে যায়, কী খারাপ is

— mchlfchr

3

আপনি কিছু প্রাথমিক চিত্র হ্রাস কৌশল চেষ্টা করেছেন? যেমন উপরের ডানদিকে অন্ধকার থেকে মুক্তি পেতে ফ্ল্যাট-ফিল্ড সংশোধন বিয়োগ করা ( en.wikedia.org/wiki/Flat-field_correction )। এছাড়াও, যদি কণাগুলি স্থির হয় তবে তা তাত্ক্ষণিকভাবে অপসারণ করা হবে। তারপরে, আপনি যে কোনও প্রান্ত সনাক্তকরণ পদ্ধতিটি ব্যবহার করতে পারেন ...

— ফিলম্যাকেকে

হাই ফিল, যতদূর আমি উদ্বিগ্ন এবং আমি জানি, এমন একটি সিরিজের ছবি রয়েছে যা কোনও বস্তু চুল্লিটিতে beforeোকার আগেই গুলি করা হয়েছিল। ক্যালিব্রেশন ধরনের তাই এখানে। আমি সোমবার সিসিডি এবং পরিবেশের জন্য দায়বদ্ধ পদার্থবিদের সাথে কথা বলব। তবে পরামর্শের জন্য ধন্যবাদ, আমি এটি একটি শট দেব!

— mchlfchr

আপনি যুক্ত দ্বিতীয় চিত্রটি সম্পূর্ণ আলাদা দেখাচ্ছে। আপনি কি সমস্ত সম্ভাব্য ছবি পোস্ট করতে পারেন?

— অ্যান্ড্রে রুবস্টেইন

2

আপনি নিম্নলিখিত চেষ্টা করতে পারেন:

দক্ষ গ্রাফ-ভিত্তিক চিত্র বিভাগে: http://www.cs.brown.edu/~pff/seament/ (কোড উপলব্ধ)
গ্রাফকাট-ভিত্তিক বিভাগ: http://www.csd.uwo.ca/~olga/OldCode.html (কোড উপলব্ধ)
স্পার্স পদ্ধতি ব্যবহার করে প্রথমে চিত্রটিকে নিন্দিত করুন: http://spams-devel.gforge.inria.fr/ (কোড উপলব্ধ)

— অলি
সূত্র

হাই অলি, স্পার্স পদ্ধতি সম্পর্কে: আমার যে কোডটি ব্যবহার করা উচিত সেগুলির কি আপনি আরও নির্দিষ্ট করতে পারেন? আমি এই বিভাগের খুব বেশি গভীর নই এবং ডি-নয়েজিং বা অস্পষ্টতা সম্পর্কিত ডক্সে আমি কোনও সহায়ক খুঁজে পাইনি ... আগাম আপনাকে ধন্যবাদ।

— mchlfchr

1

আপনি সেখানে "ব্যবহার করা সহজ" সংস্করণটি খুঁজে পেতে পারেন: শিখুন.আইআরআইআরআইআল.আই.পি.আর

— অলি

আরেকবার অভিযোগ করার জন্য দুঃখিত ;-) ... আপনারও উইন 32 উত্স আছে? আবার আপনাকে ধন্যবাদ!

— mchlfchr

আমি আতঙ্কিত হয়েছি না ...

— oli

2

আমি মনে করি আপনি খুব প্রথম দিকে প্রান্তিক কৌশল ছেড়ে দিয়েছেন techniques আপনার হিস্টোগ্রামটি একবার দেখুন, এটি স্পষ্টতই ত্রি-মডেল: (আমি নিজের ইমেজের ডানদিকে সাদা কলামগুলি ম্যানুয়ালি সরিয়ে দিয়েছি, আমি ধরে নিই যে তারা চিত্রটির অংশ নয় - দয়া করে আমার কোড চালানোর আগে এই চিত্রটি নিন )

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

প্রথম গোষ্ঠীর সমস্ত মান একবার দেখুন:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

ত্রি-মডেল হিস্টোগ্রামের মোডগুলি সন্ধান করার জন্য, তীব্রতার সাথে কে-মানে ক্লাস্টারিং ব্যবহার করা সম্ভব K=3। নিম্নলিখিত কোডলব কোড th1=67আপনার কোডে সন্ধান করে। ধারণাটি ধরে নেওয়া হয় যে আপনার কাছে 3 টি সেট রয়েছে এবং প্রতিটির উপরের ওজনযুক্ত সেন্ট্রয়েড গণনা করুন। তারপরে, প্রতিটি তীব্রতা স্তর তার নিজস্ব ক্লাস্টারে নির্ধারিত হয়। ভারাকেন্দ্রিক সেন্ট্রয়েডগুলি চলাচল বন্ধ করলে আপনি থামবেন। হিস্টোগ্রামে প্রদর্শিত আপনার ইমেজের দুটি প্রান্তিকের সন্ধানের ফলাফল এখানে।

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

function [th1,th2]=SegmentHistTo3()
    im = imread('http://i.stack.imgur.com/U2sc5.png');
    h = imhist(im(:,:,1)); %# Calculate histogram

    th1new = round(256/3); %# Initial thresholds
    th2new = round(256*2/3);
    th1 = 0;
    th2 = 0;

    while (th1~=th1new) || (th2~=th2new) %# While the centroids keep on moving
        th1 = th1new;
        th2 = th2new;

        wa1 = WeightedAverage(h,1,th1);  %# Calculate 3 weighted averages
        wa2 = WeightedAverage(h,th1+1,th2);
        wa3 = WeightedAverage(h,th2,numel(h));

        th1new = round( (wa1+wa2)/2 );  %# The thresholds are middle points between the averages
        th2new = round( (wa2+wa3)/2 );
    end

    figure; hist( double( reshape(im(:,:,1),1,[]) ),256);
    hold on;
    plot( [th1 th1],[0 max(h)],'r','LineWidth',2);
    plot( [th2 th2],[0 max(h)],'r','LineWidth',2);

    figure;imshow( im(:,:,1)<th1);
end

function wa = WeightedAverage(region,th1,th2)    
    regionNonEmpty(th1:th2) = region(th1:th2);
    wa = sum( regionNonEmpty .* (1:numel(regionNonEmpty))) / sum(regionNonEmpty);    
end

এরপরে সমস্যাটি সমাধান করা এক কেকের টুকরো, খোলার মতো কিছু সাধারণ সরু তাত্পর্যপূর্ণ অপারেশন করুন।

— অ্যান্ড্রে রুবস্টেইন
সূত্র

1

হাই অ্যান্ড্রে, তবে আপনি যে থ্রোসোল্ডিংয়ের কথা বলেছেন তার সাধারণকরণ কীভাবে করব? আমি বেশ কয়েকটি কেস পেয়েছি, কেবলমাত্র এটি নয় এবং আমার এখনও অটোমেশন দরকার। এবং ওসু থ্রোহোল্ডিং (মতলব মধ্যে ফাংশন) আমাকে কোনও ভাল ফলাফল দেয় নি। আর কোনও ইঙ্গিত?

— সদা

হাই আবার, ধন্যবাদ এখন পর্যন্ত, কিন্তু কোড কাজ করে না। ফাঁকা চিত্রের পর্দা প্রদর্শিত হবে। আমার আসল ডেটা (বিটম্যাপস) এবং আপনি উপরে পোস্ট করা পিএনজি দিয়ে এটি ব্যবহার করে দেখুন। আমি ইতিমধ্যে ডিবাগ করছি ...

— mchlfchr

@ এমচএলএফচআর, আপনার কি ইমেজ প্রসেসিং টুলবক্স রয়েছে? যদি আপনি না করেন তবে এটিকে পরিবর্তন imhistকরা সম্ভবhist

— আন্দ্রে রুবস্টেইন

@ এমচএলএফচআর, দয়া করে আপডেট সংস্করণটি দেখুন

— অ্যান্ড্রে রুবস্টেইন

আন্দ্রে, আমি যদি আসল বিটম্যাপ ফাইলটি সন্নিবেশ করি তবে ফলাফলগুলি আমার মূল পোস্টে উল্লিখিত হিসাবে রয়েছে। রেজোলিউশনের ব্যাপারেও কি এই ঘটনা ঘটছে? উত্স চিত্র 576x768 পিক্সেল এবং গ্রেস্কেল (256)। আমি এখানে আপনার মূল চিত্রটি সহ আপনার ফাংশনটি ব্যবহার করি: ফলাফলগুলি এখানে রয়েছে: i.imgur.com/UXALJ.png আপনার ফাংশনের হিস্টোগ্রাম-চিত্র: i.imgur.com/7RiPP.png আপনার সহায়তার জন্য ধন্যবাদ! শুভেচ্ছা

— mchlfchr

1

উপরে প্রস্তাবিত হিসাবে, থ্রেশহোল্ডিং এই চিত্রটিতে খুব কার্যকর হতে পারে, যা মূলত বাইনারি হয়, যদি না অসম আলোয়ের কারণে ধ্রুবক প্রান্তিক কাজ করবে না। আপনার অভিযোজিত প্রান্তিকতা প্রয়োজন।

আমার পরামর্শটি হ'ল অঞ্চলের কয়েকটি সংখ্যক মানকে নমুনা দিয়ে একটি সাধারণ মডেল (সম্ভবত প্ল্যানার [3 ডিওএফ] বা চতুর্ভুজ [6 ডিওএফ]) দিয়ে পটভূমি পুনর্গঠন করা হবে। গোলমালটি গড়ানোর জন্য ছোট আরওআই ব্যবহার করা সবচেয়ে ভাল। তারপরে পটভূমির মানগুলি বিয়োগ করে (বা ভাগ করে) শেডিংটি সংশোধন করুন।

যদি মানুষের ইন্টারঅ্যাকশনটি কোনও বিকল্প না হয়, আপনি প্রথম সোজা ওটসু দ্বারা এবং প্রান্তিকের নীচে ইউনিফর্ম আরওআই (কম ভেরিয়েন্স) বিবেচনা করে পটভূমি অঞ্চলগুলির সন্ধান স্বয়ংক্রিয় করতে পারেন। প্রথম পটভূমি পুনর্গঠনের পরে, আপনি সম্ভবত সমতল-সংশোধিত চিত্রটিতে এই প্রক্রিয়াটি প্রয়োগ করে উন্নতি করতে পারেন।

পুরো প্রক্রিয়াটি এক সেকেন্ডের নীচে ভালভাবে চালানোর জন্য প্রয়োগ করা যেতে পারে।

— ইয়ভেস দাউস্ট
সূত্র

হাই ইয়ভেস, একটি স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়াজাতকরণ অগ্রাধিকারপ্রাপ্ত। ডিওএফ দিকটি আকর্ষণীয়, তবে আমি ওৎসু পদ্ধতি সম্পর্কে নিশ্চিত নই, কারণ ওতসু নিজেও ভাল কাজ করছেন না। আমি কি এটি সঠিকভাবে বুঝতে পারি যে আপনি চিত্রের এলোমেলো অঞ্চল বেছে নিতে চান এবং তারপরে আপনি সমস্ত বাছাই করা অঞ্চলের গড় মূল্য পরে প্রান্তিক হবে?

— সদা

1

আমি মনে করি সক্রিয় রচনাগুলি ব্যবহার করা সবচেয়ে ভাল উপায়। আপনি যদি সচেতন না হন তবে কী সক্রিয় রূপগুলি ইউটিউব এ এই ভিডিওটি দেখুন http://www.youtube.com/watch?v=ijNe7f3QVdA

মূলত, আপনাকে একটি পৃথক পৃথকীকরণ দেওয়া দরকার এবং এটি আকারটি উন্নত করবে। আমার পরামর্শটি এই পোস্টে আলোচিত পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি এবং দ্বিতীয় পদক্ষেপ হিসাবে সক্রিয় রূপগুলি ব্যবহার করুন। একটি উন্নতি পদক্ষেপ হিসাবে।

আপনি ব্যবহার করতে পারেন এমন সক্রিয় চুক্তির একটি বাস্তবায়ন এখানে http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/19567

— mkuse
সূত্র

Dsp.se এ স্বাগতম :) অবদানের জন্য ধন্যবাদ, আপনি একটি দুর্দান্ত উত্তর সরবরাহ করেছেন। আপনি যদি এটিকে আরও উন্নত করতে চান তবে আমি মনে করি যে এই কয়েকটি প্রশ্নের উত্তর সরবরাহ করা আকর্ষণীয় হবে: আপনি কেন এটি সর্বোত্তম পন্থা বলে মনে করেন (যেমন, টেকনিকের সাথে আপনার ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা আছে)? ইতিমধ্যে প্রস্তাবিত কোন পদ্ধতির মধ্যে আপনি কী মনে করেন যে আপনার পরামর্শের সাথে মিলে ভালভাবে কাজ করবে? কৌশলটির একটি সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যা অফার করুন, বা আপনার কাছে যদি সময় থাকে তবে প্রদত্ত উদাহরণ চিত্রগুলিতে কৌশলটি ব্যবহার করে পরীক্ষামূলক ফলাফল দেওয়ার চেষ্টা করুন। এবং ডিএসপি উপর মজা করুন!

— পেনেলোপ

@ এমকুসে, আপনি যেমন প্রাথমিক পোস্টটি পড়ে থাকতে পারেন, আমি ইতিমধ্যে শব্দ কমানোর এবং প্রান্তের মানচিত্রের সাথে সক্রিয় রূপগুলি চেষ্টা করেছি। ফলাফলগুলি খারাপ ছিল এবং বড় চিত্রগুলির জন্য খারাপ সময় ছিল।

— mchlfchr

আপনার সম্পর্কে কীভাবে শব্দ হ্রাস কৌশলগুলি দেখুন। আপনি এখানে তাদের একটি সংক্ষিপ্তসার খুঁজে পেতে পারেন: lnmiitdip.files.wordpress.com/2011/12/…

— mkuse

1

@ এমকুয়েস, আমি ইতিমধ্যে আমার প্রাথমিক পোস্টে আপনি যে পিপিটি ফাইলটিতে পোস্ট করেছেন তা বললাম। আমি আমার প্রারম্ভিক পোস্টটি সম্পাদনা করেছি, এটি আরও স্পষ্ট করতে, আমি কোন ধরণের ফিল্টার ব্যবহার করেছি।

— mchlfchr

0

আপনি কী জানেন সে সম্পর্কে আপনি স্পষ্টভাবে জানেন তবে আপনি থ্রেশোল্ডিং ব্যবহারের কথা উল্লেখ করেননি, বিশেষত আপনি কী ওটসুকে সঠিক স্তরের গণনা করার জন্য বৈশ্বিক প্রান্তিক প্রয়োগ করার চেষ্টা করেছেন, তারপরে সংক্ষিপ্তসারগুলি খুঁজে বের করে এবং বৃহত্তমটি বেছে নিয়েছেন?

[স্পষ্ট করতে সম্পাদনা করুন]

বিশ্বব্যাপী প্রান্তিক চিত্রটি দৃশ্যমান দৃশ্যমানতার কারণে স্পষ্টতই কাজ করবে না।

আমার এটির সাথে একটি দ্রুত খেলা হয়েছিল এবং আপনি যদি দেখতে পান যে আপনি যদি ছবিটি 6 টি অংশ (3 টি কলামের সমান আকারের 2 সারি) ভাঙেন, তবে প্রত্যেকের উপর ওটসু ব্যবহার করে থ্রোসোল্ডিং সঞ্চালন করুন এবং পুনরায় সংশ্লেষ করুন, এটি পরিষ্কার করার ক্ষেত্রে একটি সুন্দর jobশ্বরের কাজ করে চিত্র।

তারার উপরের ডান অংশে এখনও কিছু ছোট ছোট শিল্পকর্ম রয়েছে।

এটি আমার কাছে ঘটেছিল যেহেতু বস্তুর সরলরেখার সীমানা রয়েছে তাই আপনি এই প্রান্তগুলি বের করে নেওয়ার জন্য, চৌম্বকটি চিহ্নিত করতে এবং ছেদ করার জন্য এবং আপনার বস্তুর কনট্যুর হিসাবে ফলাফলটি ব্যবহার করার জন্য একটি Hough রূপান্তর বিবেচনা করতে চাইতে পারেন।

— সম্প্রদায়
সূত্র

হাই ডেভ, আমি ওতুকে চেষ্টা করেছিলাম, তবে এটি এমন প্রভাবটি নিয়ে আসে যে ডান উপরের পটভূমিটি বস্তুর সাথে মিলিত হচ্ছে, যা একেবারেই অগ্রহণযোগ্য।

— mchlfchr

হাই ডেভ, হফ একটি বিকল্প নয়, রান-টাইম প্রয়োজনীয়তার কারণে এবং যতক্ষণ না এইচটি সম্পর্কে আমার জানা আছে, এটি বড় চিত্রগুলির জন্য খুব সময়সাপেক্ষ।

— mchlfchr

0

বাহ্যরেখাগুলি সর্বদা সরল রেখা বা পরিচিত বক্ররেখা?

যদি তাই হয় তবে প্রান্তের সাথে প্রতিটি পিক্সেলটি সঠিকভাবে পাওয়ার চেষ্টা করার পরিবর্তে আমি রেখাগুলির সমীকরণ পেতে Hough রূপান্তরগুলি ব্যবহার করব এবং তারপরে লাইনগুলি এবং সংযোজনগুলি থেকে গণনাগুলি পুনরায় তৈরি করব

— মার্টিন বেকেট
সূত্র

1

আমি ইতিমধ্যে উল্লিখিত হিসাবে: আমার কাছাকাছি রিয়েল-টাইম পদ্ধতির প্রয়োজন। এবং যতদূর আমি এইচটি জানি, এটি খুব সময়সাপেক্ষ। অন্য দিকটি হ'ল, আমি জানি না যে বাঁকগুলি এবং রেখাগুলি সর্বদা সোজা হয় না। কনট্যুরটি চুল্লিটিতে থাকা উপাদানের উপর নির্ভর করে (আরও তথ্যের জন্য, আমার উত্স পোস্টটি দেখুন)।

— mchlfchr

সরল রেখাগুলির জন্য এটি বেশ দ্রুত এবং আপনি যদি জানেন যে রেখাগুলি কোথায় রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ পূর্ববর্তী ফ্রেম থেকে) আপনি কেবল সেই প্যারামটারের জায়গাটি অনুসন্ধান করতে পারেন

— মার্টিন বেকেট

বিভিন্ন উপকরণের চিত্র বিভাজন সমস্যা

এখন পর্যন্ত শেষ পন্থা (এমওদের সাথে দীর্ঘক্ষণ পরীক্ষার পরে):