คำถามติดแท็ก template-matching

2
การดำเนินการประมวลผลภาพที่จำเป็นก่อนการจับคู่แม่แบบ
นี่อาจแสดงว่าฉันไม่ได้เข้าคลาสการประมวลผลภาพ ฉันมีเทมเพลตนี้เพื่อจับคู่วัตถุในภาพ ตัวอย่างเช่นวัตถุจริงในภาพไม่ได้มีลักษณะเช่นนั้น แต่เป็นภาพที่สอง ฉันต้องใช้การดำเนินการใดเพื่อให้ภาพอย่างที่สองต้องพร้อมสำหรับการจับคู่แม่แบบ FYI ภาพที่สามแสดงให้เห็นถึงการจับคู่ที่เหมาะ ในความคิดอื่นฉันพอดีแม่แบบกับภาพ นั่นคือฉันให้พิกัดสี่มุมในภาพเพื่อให้ตรงกับที่อยู่ในแม่แบบ จากนั้นมันจะคำนวณวิธีการให้พอดีกับแม่แบบกับพื้นที่ UPDATE: แก้ไขปัญหาแล้ว ขอบคุณคำตอบที่ฉันเลือกด้านล่าง ฉันประสบความสำเร็จในการจัดการที่จะใช้แม่แบบของฉันในภาพ ภาพสุดท้ายแสดงผลลัพธ์

4
การจับคู่เทมเพลตมาตราส่วนและการหมุน
ฉันกำลังมองหาวิธีการจับคู่แม่แบบที่คงที่และการหมุน ฉันได้ลองแล้วบางส่วน แต่พวกเขาก็ไม่ได้ผลดีนักสำหรับตัวอย่างของฉัน การตรวจจับคุณสมบัติ SIFT และ SURF ล้มเหลวโดยสิ้นเชิง ฉันยังพยายามใช้ฟังก์ชั่นการจับคู่เทมเพลต Log-Polar แต่ฉันไม่เคยทำเสร็จ (ไม่รู้วิธีการ) ในบทความเหล่านี้ (ที่แรกคือในเยอรมัน) http://cvpr.uni-muenster.de/teaching/ss08/seminarSS08/downloads/Wentker-Vortrag.pdf http://www.jprr.org/index.php/jprr/article/viewFile/355/148 ฉันอ่านเกี่ยวกับวิธีการนั้น การแมปพิกัดขั้วโลกทำงานได้ แต่ฉันไม่รู้ว่ามันถูกต้องหรือไม่ ภาพมีลักษณะเช่นนี้ source_log_polar.png http://www.shareimages.com/images/pics/0/0/3/62394-pZSfl5WenZysnpyVnKg-source_log_polar.png และหลังจากจับคู่ภาพทั้งสองนี้ด้วยฟังก์ชั่นการจับคู่เทมเพลตของ OpenCV ฉันก็ได้ผลลัพธ์นั้น ตอนนี้ฉันไม่ทำต่อไป แม่แบบของฉันเป็นสัญลักษณ์ง่าย ๆ ในการสร้างพิมพ์เขียวและพิมพ์เขียวเอง สัญลักษณ์อาจมีขนาดและทิศทางแตกต่างกัน เช่นพิมพ์เขียวอย่างง่ายของฉัน: และแม่แบบของฉัน ในตัวอย่างนี้มีเพียงหนึ่งเทมเพลต แต่ในพิมพ์เขียวมันควรจะค้นหาสิ่งที่เกิดขึ้นทั้งหมดแม้กระทั่งสิ่งที่มีขนาดและ / หรือทิศทาง ไม่มีใครมีวิธีการที่ฉันสามารถแก้ปัญหานี้ได้หรือไม่? แก้ไข: นอกเหนือจากแนวทางของ Andrey อัลกอริทึมการจับระยะทางสำหรับโปรไฟล์เรเดียล (ใช้ EmguCV) private float[] getRadialProfile( Image<Gray, byte> image, Point …

1
ให้คำแนะนำในการตรวจสอบสถานที่สำคัญทางกายวิภาคในปริมาณที่สร้างขึ้นใหม่ CT
ฉันพยายามตรวจสอบสถานที่สำคัญทางกายวิภาคที่กำหนดโดยแพทย์ในปริมาณที่สร้างขึ้นใหม่โดยอัตโนมัติ CT แพทย์ใช้สถานที่สำคัญเหล่านี้เพื่อวัดพารามิเตอร์เฉพาะของผู้ป่วย ฉันพยายามใช้ตัวบอกคุณสมบัติ SIFT เนื่องจากสถานที่สำคัญทางกายวิภาคเหล่านี้เป็น "จุดสำคัญ" สิ่งนี้ทำงานได้ไม่ดีนักเนื่องจากจุดสังเกตคือจุด (หรือพื้นที่เล็ก ๆ ) ซึ่งโดยทั่วไปไม่ใช่ "จุดสนใจ" ตามที่กำหนดโดย SIFT ฉันกำลังมองหาอัลกอริธึมการจับคู่รูปแบบ / เทมเพลตมากมาย แต่เมื่อฉันไม่มีปัญหาการหมุน / การแปล / สเกลฉันพบว่าคุณสมบัติที่แยกออกมานั้นไม่แยกความแตกต่างของจุดสังเกตแต่ละจุดให้เพียงพอ (จากสถานที่สำคัญอื่น ๆ จุดสังเกตที่สำคัญ) เพื่อฝึกอบรมตัวจําแนกที่มีประสิทธิภาพเพียงพอ (อย่างน้อย 80% ของความถูกต้องในการตรวจจับ) โปรดแจ้งให้เราทราบหากฉันไม่ได้ระบุปัญหาให้ชัดเจนเพียงพอ ฉันขอขอบคุณคำแนะนำใด ๆ ขอบคุณ! ภาพตัวอย่าง: กากบาท x ตัวเล็กและสี่เหลี่ยมจัตุรัสเล็ก ๆ อยู่เหนือจุดสังเกตที่ฉันต้องการตรวจจับ (ฉันลืมที่จะพูดถึงว่าฉันมีชุดฝึกอบรมพร้อมกับจุดสังเกตที่มีป้ายกำกับ) เส้นสีขาวแสดงถึงมาตรการที่ใช้ เหล่านี้เป็นบางกรณีที่แตกต่างกัน (แน่นอนฉันไม่สามารถโพสต์เสียงสามมิติเต็มรูปแบบ)
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.