Как распознать объект (С/С++)?

Question

[Quarintium]

Имеется каталог картинок (папка с картинками). Размеры картинок (высота, ширина) одинаковые. Картинки появляются на экране.
Нужно найти картинку на экране и записать в массив имя файла из каталога, которой соответствует эта картинка.

На экране картинка может отличаться по размерам от картинки в каталоге.

С помощью чего это можно сделать?

Answer 1

[Сергей Протько]

Ну когда вы конкретизируете, что именно изображено на картинке, тогда можно будет что-то дельное посоветовать. В любом случае 100% точности не добиться.

А так - вооружайтесь OpenCV и в бой.

Comments

[Quarintium]

Хочется изучить различные методы распознавания объектов...
Первое что пришло в голову, как это использовать - написать игрового бота для ККИ.
Наверно пример использования не очень удачный...
Но я не собираюсь на этом сильно заморачиваться, просто хочется хотя бы выбрать карту и перетащить её или же просто записать какие карты разыгрывал противник

[Александр Таратин]

@Quarintium Если карточки всегда располагаются в одних местах, то можно разбивать изображения на несколько сегментов и считать средний цвет в конкретном сегменте. Массив этих значений будет своеобразным хешем картинки.

[Quarintium]

@Taraflex, а как разбить картинку на части?

[Александр Таратин]

@Quarintium ну просто делаем скрин нужной части экрана, и разбиваем на равное число частей, больше частей - выше точность - медленней сравнение. @ivandzemianchyk ниже предложил более хороший способ.

Answer 2

[AxisPod]

Если картинка не кропалась, то искать соответствие не очень сложно. Делали так, даже работает.
Обрабатываются картинки в базе: перевод в YCrCb, уменьшение размера до 8 на 8 без сохранения пропорций, взятие нескольких хэшей по каждой цветовой компоненте, хэши берутся по битам с пиксела, начиная со старших (если делать как было в какой-то из статей на хабре, там не учитывался цвет, будет каша). Сохраняются хэши в базе. Затем для искомой делается тоже самое и ищутся хэши в базе с некоторым расстоянием хэмминга, тут уже надо подобрать. Но это поможет только в случае, если картинки довольно заметно отличаются.

Answer 3

[ivandzemianchyk]

Если я правильно понял вопрос, то достаточно привесди все фотографии к одному размеру ( к примеру 30x30) икогда вы хотите найти найболее похожее, эту картинку уменьшить до соответствующего размера и проверить корреляцию с каждым изображением из каталога.

Пирсона( кросскореляция)

описывается одной формулой которая может и выглядит страшновато, но проблем не создаёт.
допустим корреляция между двумя картинками это r.
если r = 1, это значит что картинки идентичны. Чем ближе корреляция к единице, тем сильнее данные изображения похожи одно на другое.
Есть миллион других решений, но как по мне это самое простое и быстрое.

Comments

[Quarintium]

по этому методу эти картинки будут одинаковыми?
cs619826.vk.me/v619826645/12f35/lt8M3a05ciQ.jpg

[ivandzemianchyk]

да. точно не могу сказать сколько, но коффициент корреляции выйдет около 0.9, с другими картинками будет не более 0.6

Answer 4

[Quarintium]

@ivandzemianchyk, будет рассчитываться по формуле от сюда:
masters.donntu.edu.ua/2009/ggeo/striltsiv/library/... ?
есть разница с формулой из этого документа:
www.nanoscopy.ru/upload/files/articles/Weekly_Arti...
после слов "Взаимная корреляция двух изображений" на третьей странице?

Comments

[ivandzemianchyk]

Да, это те же формулы. Для более простого понимания, я бы воспользовался формулой (1) www.nanoscopy.ru/upload/files/articles/Weekly_Arti...

Где в числителе у нас умножение сумм разности каждого пиксела и среднего значения всех пикселей для двух сравнимых изображений( х-ы это первое изображение, у-ки это второе изображение. )
В знаменателе у нас cреднеквадратическое отклонение для изображений

[Quarintium]

@ivandzemianchyk, GetRValue(), GetGValue(), GetBValue()? и что потом если это то?

[ivandzemianchyk]

тут лучше проверить как лучше в твоём случае. либо это будет
cvtColor(src, bwsrc, CV_RGB2GRAY);
и работаешь на чёрно-белых изображениях, либо считаешь отдельные три корреляции для трёх каналлов и потом смотришь среднее значение.

я бы пробовал сначала первый вариант

[Quarintium]

@ivandzemianchyk, а как найти "значение" пиксела?(

[ivandzemianchyk]

Смотри функцию at()
image.at(49,39);

stackoverflow.com/questions/17919399/accessing-pix...