Извлечение информации из изображений
Каковы некоторые быстрые и несколько надежные способы извлечь информацию об изображениях? Я переделывал OpenCV, и это, кажется, до сих пор оптимальный маршрут плюс он, имеет привязку Python.
Таким образом, чтобы быть более конкретным я хотел бы определить то, что я могу о том, что находится в изображении. Таким образом, например, обнаружение поверхности Хаара и классификаторы обнаружения всего тела являются большими - теперь я могу сказать, что, скорее всего, существуют поверхности и / или люди в изображении, а также о сколько.
хорошо - что еще - как насчет того, существуют ли какие-либо здания и раз так что они, кажется, - хижины, офисные здания и т.д.? Есть ли видимое небо, трава, деревья и т.д.
Из того, что я читал об учебных классификаторах для обнаружения объектов, на довольно трудоемкий процесс приблизительно 10,000 неправильных изображений и приблизительно 5,000 корректных образцов походит обучать классификатор.
Я надеюсь, что уже существуют некоторые достойные вокруг вместо того, чтобы иметь необходимость сделать это все сам для набора различных объектов - или есть ли некоторый другой способ пойти об этом виде вещи?
1 ответ
На ваш вопрос трудно ответить без уточнения типов изображений, которые вы анализируете, и вашей цели.
Судя по тону сообщения, вы заинтересованы в том, чтобы возиться - это прекрасно. Если вы хотите повозиться, одним из примеров применения может быть идентификация радужной оболочки глаза с помощью вейвлет-анализа. Вы также можете попробовать отслеживание движения; я делал это в OpenCV, используя примеры проектов, и это довольно интересно. Вы можете попробовать сегментацию изображений для анализа сцены; возьмите фотографию на открытом воздухе и сегментируйте изображение по текстуре и/или цвету.
Не существует жесткого числа для того, насколько большим должно быть ваше обучающее множество. Это сильно зависит от конкретной задачи. Может быть достаточно нескольких сотен изображений.