কোনও চিত্রে টেক্সচার সনাক্তকরণ এবং অঞ্চলের বৈশিষ্ট্য

Question

আমার একটি আকর্ষণীয় সমস্যা রয়েছে যা আমি সমাধান করার চেষ্টা করছি। সুতরাং উদাহরণস্বরূপ, যদি আমাদের কাছে দুটি টেক্সচার (এ এবং বি) সমন্বিত একটি কালো এবং সাদা চিত্র থাকে তবে আমি সীমানার পিক্সেল মানগুলি জানতে আগ্রহী যা পৃথক অঙ্গবিন্যাসকে পুরোপুরি coverেকে দেয়।

আমি ক্রস পারস্পরিক সম্পর্ক ব্যবহার করার কথা ভেবেছিলাম, যা আমাকে চিত্রের টেমপ্লেট (কিংবদন্তী) পজিশনের একটি ক্লাস্টার দেবে তবে সীমানার পিক্সেল মান পাওয়ার জন্য এটি ব্যবহার করার কোনও উপায় আছে (এগুলি সাধারণত অনিয়মিত)? এছাড়াও, এটি করার আরও ভাল উপায় আছে কি?

এর প্রকৃত বিশ্ব উদাহরণ হ'ল এক মানচিত্রে বৃষ্টির অঞ্চলগুলি সনাক্ত করা যা এক বছরে তিন স্তরের বৃষ্টিপাত দেখায়। প্রতিটি স্তরের জন্য কিংবদন্তিতে উপস্থিত একটি টেক্সচার নির্ধারিত করা হয়, যা একই চিত্রের সাথে টেক্সচার মেলানোর জন্য ব্যবহৃত হয়।

Comments

আপনি যদি উদাহরণগুলি ভাগ করে নিতে পারেন এবং সম্ভবত কিছু প্রাথমিক সমাধান আপনি চেষ্টা করেছেন তবে এটি কার্যকর হবে

— Ivo Flipse

অবশ্যই কিছু উদাহরণ চিত্র আপলোড করুন যাতে আমরা বুঝতে পারি যে আপনি কী করছেন। কিছু অঞ্চল যেমন শক্ত পূর্ণ হয় এবং অন্যগুলি ক্রস-হ্যাচ হয়? nps.gov/sagu/naturescience/images/…

— এন্ডোলিথ

আপনার যদি মতলব রয়েছে তবে আপনি চিত্র প্রক্রিয়াকরণ সরঞ্জামবক্স ব্যবহার করতে পারেন। যদি তা না হয় তবে তাদের ওয়েবসাইটটি এখনও স্ট্যান্ডার্ড অ্যালগরিদমগুলির একটি ভাল ওভারভিউ দেয় যা আপনি ব্যবহার করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ ফাংশন bwconncomp ।

— মিঃ হোয়াইট

Answer 1

এখানে একটি সহজ প্রক্রিয়া:

1. চিত্রের প্রতিটি অঞ্চলে জমিনের পরিমাপ বরাদ্দ করুন।
2. একই টেক্সচার পরিমাপের সংলগ্ন অঞ্চলে যোগদানের জন্য একটি অঞ্চল লেবেলিং / সংযোগ অ্যালগরিদম (বা অঞ্চল ক্রমবর্ধমান অ্যালগরিদম) ব্যবহার করুন।
3. প্রতিটি অঞ্চলের কনট্যুরটি সনাক্ত করতে একটি সাধারণ প্রান্ত-নিম্নলিখিত অ্যালগরিদম প্রয়োগ করুন।

আইনের টেক্সচার মাপকাঠিগুলি কোনও চিত্রের টেক্সচার নির্ধারণের জন্য একটি পুরানো তবে তবুও দরকারী কৌশল এবং এগুলি আপনার পুরো ইমেজ জুড়ে টেক্সচার বি থেকে টেক্সচার এ আলাদা করার জন্য যথেষ্ট। উইকিপিডিয়া নিবন্ধে "আইন সংযুক্তি শক্তি ব্যবস্থা" বিভাগটি দেখুন:

http://en.wikipedia.org/wiki/Image_texture

প্রথম পদক্ষেপ হিসাবে, সমস্ত টেক্সচারের ব্যবস্থাগুলি গণনা করুন এবং নির্ধারণ করুন যে কোন নির্দিষ্ট পরিমাপ (যেমন এজ বা স্পট) আপনাকে কোনও টেক্সচারকে খুব সহজেই অন্যের থেকে আলাদা করতে দেয়। (আপনি যদি কিছু ছবি পোস্ট করেন তবে আমি আপনাকে একটি টেক্সচার পরিমাপ সনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারি))

আপনার যদি মাত্র দুটি টেক্সচার, এ এবং বি থাকে তবে আপনি সেগুলি অগ্রভাগ এবং পটভূমি হিসাবে বিবেচনা করতে পারেন এবং একটি স্ট্যান্ডার্ড অঞ্চল লেবেলিং অ্যালগরিদম কাজ করবে। প্রক্রিয়াজাতকরণে কী ঘটছে তা দেখতে আরও সহজ করার জন্য, আপনি একটি সাদা রঙের টেক্সেল (টেক্সচার উপাদানগুলি, টেক্সচারের ছোট অংশগুলি) এবং রঙ কালো রঙে বি টেক্সেল সরবরাহ করে একটি নতুন চিত্র তৈরি করতে পারেন। অঞ্চল লেবেলিং এবং / অথবা কনট্যুর-নিম্নলিখিত আলগোরিদিমগুলি তখন সংযুক্ত সাদা এবং কালো অঞ্চলগুলি খুঁজে পেতে পারে। ওপেনসিভিতে ফাইন্ডকন্টরস () ফাংশনটি ভালভাবে কাজ করবে।

http://en.wikipedia.org/wiki/Connected-component_labeling

একই উইকিপিডিয়া নিবন্ধে প্রচলিত মাল্টিপাস অ্যালগরিদম পাশাপাশি একটি একক-পাস অ্যালগরিদম উভয়ই অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। আমি সেখানে বর্ণিত সিঙ্গল-পাস অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন করি নি, তবে আমি চেন এবং চ্যাং দ্বারা নির্মিত "এ কম্পোনেন্ট-লেবেলিং অ্যালগরিদম ব্যবহার কনট্যুর ট্র্যাকিং প্রযুক্তি" কাগজে বর্ণিত সিঙ্গল-পাস অ্যালগরিদম নিয়ে কাজ করেছি। চেন এবং চ্যাং দ্বারা প্রকাশিত কাগজটি একটি মানক কনট্যুর-নিম্নলিখিত এলগরিদমও বর্ণনা করে যা দ্রুত প্রয়োগ করা যেতে পারে।

আপনার যদি দুটিরও বেশি টেক্সচার থাকে তবে আপনি টেক্সচারগুলি রঙে পুনর্নির্মাণের পরে ক্লাস্টার অঞ্চলগুলিতে জলছানা বা শিফট অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারেন । যদিও টেক্সচার থেকে রঙে এই রিম্যাপিং প্রয়োজনীয় নয়, এটি প্রক্রিয়াটি ডিবাগ এবং বুঝতে সহজ করে তোলে।