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如何识别图像边缘

2020-09-18


图画辨认(image recognition)是现在的抢手技能。

文字辨认、车牌辨认、人脸辨认都是它的使用。但是,这些都算初级使用,现在的技能已经发展到了这样一种境地:核算机能够辨认出,这是一张狗的相片,那是一张猫的相片。

文字辨认



这是怎么做到的?

Opencv


让咱们从人眼说起,学者发现,人的视觉细胞对物体的边际特别灵敏。也便是说,咱们先看到物体的轮廓,然后才判别这到底是什么东西。


核算机科学家遭到启示,第一步也是先辨认图画的边际。




加州大学的学生 Adit Deshpande 写了一篇文章《A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks》,介绍了一种最简单的算法,十分具有启示性,表现了图画辨认的基本思路。



首先,咱们要理解,人看到的是图画,核算机看到的是一个数字矩阵。所谓"图画辨认",便是从一大堆数字中找出规律。


怎样将图画转为数字呢?一般来说,为了过滤掉干扰信息,能够把图画缩小(比如缩小到 49 x 49 像素),并且把每个像素点的色彩信息转为灰度值,这样就得到了一个 49 x 49 的矩阵。


然后,从左上角开始,依次取出一个小区块,进行核算。

上图是取出一个 5 x 5 的区块。下面的核算以 7 x 7 的区块为例。


接着,需要有一些现成的边际形式,比如垂直、直角、圆、锐角等等。

上图右边是一个圆角形式,左边是它对应的 7 x 7 灰度矩阵。能够看到,圆角所在的边际灰度值比较高,其他地方都是0。



现在,就能够进行边际辨认了。下面是一张卡通老鼠的图片。



取出左上角的区块。



取样矩阵与形式矩阵对应方位的值相乘,进行累加,得到6600。这个值相当大,它阐明什么呢?

取样矩阵移到老鼠头部,与形式矩阵相乘,得到的值是0。



乘积越大就阐明越匹配,能够判定区块里的图画形状是圆角。通常会预置几十种形式,每个区块核算出最匹配的形式,然后再对整张图进行判别。


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