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如何識別圖像邊緣

2020-09-18


圖畫辨認(image recognition)是現在的搶手技能。

文字辨認、車牌辨認、人臉辨認都是它的使用。但是,這些都算初級使用,現在的技能已經發展到了這樣一種境地:核算機能夠辨認出,這是一張狗的相片,那是一張貓的相片。

文字辨認



這是怎么做到的?

Opencv


讓咱們從人眼說起,學者發現,人的視覺細胞對物體的邊際特別靈敏。也便是說,咱們先看到物體的輪廓,然后才判別這到底是什么東西。


核算機科學家遭到啟示,第一步也是先辨認圖畫的邊際。




加州大學的學生 Adit Deshpande 寫了一篇文章《A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks》,介紹了一種最簡單的算法,十分具有啟示性,表現了圖畫辨認的基本思路。



首先,咱們要理解,人看到的是圖畫,核算機看到的是一個數字矩陣。所謂"圖畫辨認",便是從一大堆數字中找出規律。


怎樣將圖畫轉為數字呢?一般來說,為了過濾掉干擾信息,能夠把圖畫縮?。ū热缈s小到 49 x 49 像素),并且把每個像素點的色彩信息轉為灰度值,這樣就得到了一個 49 x 49 的矩陣。


然后,從左上角開始,依次取出一個小區塊,進行核算。

上圖是取出一個 5 x 5 的區塊。下面的核算以 7 x 7 的區塊為例。


接著,需要有一些現成的邊際形式,比如垂直、直角、圓、銳角等等。

上圖右邊是一個圓角形式,左邊是它對應的 7 x 7 灰度矩陣。能夠看到,圓角所在的邊際灰度值比較高,其他地方都是0。



現在,就能夠進行邊際辨認了。下面是一張卡通老鼠的圖片。



取出左上角的區塊。



取樣矩陣與形式矩陣對應方位的值相乘,進行累加,得到6600。這個值相當大,它闡明什么呢?

取樣矩陣移到老鼠頭部,與形式矩陣相乘,得到的值是0。



乘積越大就闡明越匹配,能夠判定區塊里的圖畫形狀是圓角。通常會預置幾十種形式,每個區塊核算出最匹配的形式,然后再對整張圖進行判別。


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