Как посчитать количество однотипных объектов на фото?

Question

[Дмитрий]

Есть задача (для меня это академический интерес) посчитать количество однотипных объектов на фото. Пример фотографии.

Условия:

• Разная погода/освещение/ракурс
  
• Фотки делаем на телефон и шлём боту в telegram
  
• Время подсчёта – хотя бы меньше 10 секунд
  
• В идеале выполнять расчёты на хостинге, без привлечения GPU
  

На выходе желательно получить такую же фотку, размеченную bounding box'ами с их нумерацией и общим количеством (для визуального контроля). Пример.
Пробовал адаптировать код из статьи для своей задачи – получается плохо, скорее всего из-за "полевых" условий съёмки. Рулоны бывают лежат не точно в плоскости и/или чем-нибудь немного закрыты. Уже предвижу ложные срабатывания на отражения в луже или какие-нибудь колёса автомобилей.

Попался еще такой пример на котиках. Там речь о каких-то предварительно обученных классификаторах и вряд ли среди них будут рулоны))

Поэтому стал двигаться в сторону нейронных сетей. Нашёл такой диссер – Автоматизированный подсчет объектов на изображении.... Сложная для меня тема.

1. Можно ли всё-таки обойтись "обычными" алгоритмами и не влезать в машинное обучение?
   
2. Если да, то что посоветуете. Вдруг я просто упустил из виду готовое решение для своей задачи (из того же OpenCV)
   
3. Если ML надо изучать, то прошу совета по поводу диссертации. Насколько реально повторить опыт исследователей.
   Или может есть уже готовая нейронка, которой достаточно скормить свой датасет.
   

Comments

[ой всё]

вряд ли, и без английского вам, похоже, никак

Answer 1

[LbG0tHNk]

Работаю над похожей проблемой. Автор свяжись со мной (возможно через ответ тут, там решим), мне нужно будет тренировочные фотки, может быть получится подпилить свою сеть для твоей проблемы, но ничего не обещаю по срокам.

Comments

[Дмитрий]

Телеграм устроит?
https://t.me/joinchat/BiqxyQvrEWeIM54LqN3ijg

[simon]

получилось ли найти решение данной проблемы?

[Дмитрий]

simon, да. Для своих задач LbG0tHNk тренировал нейронку у себя на работе. Более подробная история в Telegram.

Answer 2

[moh-mog-drinks]

У вас НЕ КОНКРЕТНЫЙ ВОПРОС.
И здесь ему делать нечего.

Почитайте для начала это
https://habrahabr.ru/company/ods/blog/337548/

Comments

[Дмитрий]

Почему не конкретный вопрос?

[moh-mog-drinks]

Дмитрий, потому что вы пишете что вообще ничего не знаете и вам нужно общее описание подхода.
а оно занимает много много много страниц.

конкретный вопрос такой - на который можно ответить в пределах этого форума.
то есть ответ на десяток другой предложений.

Answer 3

[Dimonchik]

www.pyimagesearch.com/2015/11/02/watershed-opencv

но вообще придется додумывать самим, pattern matchong в том числе

Answer 4

[xmoonlight]

1. Составить датасет из нескольких торцов этих рулонов. Т.е. фактически, это 6-тигранник с чёрными треугольниками по краям (0 - не зазор, 1 - зазор):

001100
110011
000000
110011
001100

2. Затем, определить все похожие части на изображении по обученному вектору НС (определение торца рулона).