Как реализовать алгоритм сегментации?

Какой метод вы используете?

- FloodFill, и на его основе методом проб и ошибок, пытаюсь вывести "всеобъемлющее зрение" с некоторой точностью (например от 10px).

FloodFill просто выполняет заливку с допуском

Он всё заливает в соответствии с диапазоном яркости (с опцией для конкретного цвета). И получается, что (в чёрно-белом цвете) - задача ("всеобъемлющее зрение") неразрешимая?

Если же проверять на рандомных картинках, то всегда можно найти неправильную сегментацию.

В том-то и дело! Я хочу оптимизировать программу для рандомных картинок. А что она будет понимать из увиденного, это уже будет зависеть от набора шаблонов (масок).

Как реализовать алгоритм сегментации?

При выборке областями более 2-х пикселей, остаются переходные пиксели (1-2) вокруг объекта. Однако, они остаются не всегда и получается рамка не замкнутая... Это важно для повторного прохода и более точной выборки.

Как преобразовать RGB волну в изображение?

mayton2019,

отработает корректно но бесполезно.

Мне не нужны советы в такой форме.

Мы не сможем восстановить исходное изображение

Ты не обобщай своё недопонимание. Это ты не можешь, а у меня всё нормально. Я добавил ответ к вопросу и я знаю как это сделать.

Как преобразовать RGB волну в изображение?

mayton2019, Он отработает корректно: Посчитает чёрные или белые квадратики (в зависимости от того, что вам надо). Контрастирующие цвета - это не проблема для подобного рода программ.

Как преобразовать RGB волну в изображение?

Сергей Соколов,

берется строка высотой 1 пиксель

- да, правильно.

об анализе исходного изображения

- глядя на график, я думаю, что спускаясь по y любая форма (объект) на изображении будет характеризоваться резкими скачками на графике по х, а её границы (габариты) должны как-то выражаться. Ключевое слово "как-то"...

Как преобразовать RGB волну в изображение?

я против 1-пиксельной щели, через которую предлагается смотреть на картинку.

- я использую крестик размером 3х3. Но в целом, это в общем-то "1-писксельная щель" :) Если поменять размер и форму "скользящей матрицы", то решением напрашивается что-то похожее на Градиентный спуск для разных частот. Как вы и написали..

В "низах" можно найти, что общий свет сцены краснеет к правому краю.
В серединах обнаружить ствол и ветки дерева. А в верхах текстуру коры.

Вы предлагаете склеивать изображение? - У меня была такая мысль, но мне кажется это не самое лучшее решение.

Как преобразовать RGB волну в изображение?

Сергей Соколов,

теряются связи пикселя с соседями

на примере аллеи видно, что соседние пиксели могут отображать неправильный оттенок. Чем больше сдвигаемся в право, тем больше красного цвета. Но, мы ведь видим, что это ещё аллея... Как это описать математически? :) А ещё лучше - программным языком?

Если задавать диапазон яркости для трёх цветов, то будут выделены пиксели и на земле, в правом углу изображения. Поэтому, нужно как-то задавать габариты (контур) объектов. Для этого я построил график, но интерпретировать его в изображение никак не получается...

Как преобразовать RGB волну в изображение?

Сергей Соколов, На графиках редукция цветов RGB (0-255); первая строка по горизонтали изображения: x - от 0 до Max. width; y = 0;

если картинку отзеркалить

- график будет другой.

Как найти границы объекта на фото?

twobomb, Нет, всё гораздо проще. Уже есть подобного рода программы, а я пишу свою... При этом код хочу унифицировать. Не более того. Идеи дополненной реальности не новшество, как и гаджеты, которые уже сегодня можно купить.

Как найти границы объекта на фото?

twobomb,

какой программу вы видите в итоге.

Чем более уникален метод определения объектов, тем более программа "умная". В идеале - искусственный интеллект. Уровень "разума" будет зависеть от области применения и вычислительных мощностей. Различия лишь в датасетах. Например, для транспортного автопилота - это один набор шаблонов и правил. Для производства - другой, в соответствии с выпускаемой продукцией.

Как найти границы объекта на фото?

что считать границами

Это пожалуй и есть вопрос. Обесцвечивание и обработка изображения не дают никаких полезных данных. Я делаю бинарное (чёрно-белое) изображение на этапе проверки выбранной формы. То есть, сначала выбирается массив точек (участок изображения) в цветовом диапазоне, а потом с него делается бинарное изображение, которое очищается от всего лишнего и подгоняется под масштаб шаблона. В конечном счёте - выводится процент соответствия формы.

Как распознать объект по его геометрии?

Это никак не относиться к распознаванию объектов.

Процент соответствия формы определённому предмету - это первое, и пожалуй самое важное, что необходимо вывести при распознавании объекта по его геометрии.

Как распознать объект по его геометрии?

dmshar,

Но вам конечно виднее, вы на своей волне.

Да, мне виднее. Спасибо за ответ. Я и без ваших нареканий могу посчитать площадь, вывести процент соответствия и т.д. и т.п. Мне для этого 20 тысяч китайцев не надо.

Как распознать объект по его геометрии?

Странно. Похоже, что "много статей" вы просмотрели, но не изучали? Или как?

- Меня не устраивает набор инструментов предлагаемый с OpenCV в большинстве случаев.

вы про первоначальную разметку что-либо слышали? ... сидят 20 тысяч китайцев и размечают вручную рисуночки

- А вы слышали слово геометрия? Какие рисунки?! С точки зрения программирования - математический аппарат и набор координат.

Другое дело, что есть более "продвинутые методы разметки", но во первых, их применение очень ограничено, а вот вторых - вы же спрашиваете про основы.

- Если вы хотели ответить, то будьте добры - отвечайте, а не вводите в заблуждение.

Как обнаружить объект на изображении?

Для определения границ объекта в некотором диапазоне светимости, линейная выборка вернёт верблюда без ног и с обрезанным хвостом. Нужно применять другой метод. Я бы его назвал "термит" или "короед". Так можно выбрать объект любой формы с точностью до 1-го пикселя.
Результат работы данного метода без применения фильтров и особых настроек, работая лишь с цветным - оригинальным изображением, вполне приемлем для производственных потребностей.

Как обнаружить объект на изображении?

Николай Савельев, не подскажете, где можно подсмотреть программную реализацию алгоритм муравьиной колонии? - Чтобы правильно определить объект, его нужно для начала выделить, как в фотошопе "бегущей рамкой".

Как обнаружить объект на изображении?

Подозреваю, что нужно "скормить программе" контуры разных объектов, и таким образом научить её понимать окружающий мир :) Для этого, исходя из геометрии пространства, нужно искать середину объекта и заполнять его «матрицу» так, чтоб исключать "пустые" области обусловленные перспективой. То есть, например в случае с трубой, должна получиться овальная (круглая) матрица, а не прямоугольная (прямолинейная выборка), как по ссылке в алгоритме выше.

Как посчитать звёзды на небе?

никакая нейросеть вам для этого не нужна.

Всё верно. Спасибо за ссылку. Я не знаю никаких коллекций в java для решения таких задач, поэтому, набросал свой алгоритм в фото-редакторе.. Должен быть понятен любому программисту. Критика и предложения приветствуются.

Как посчитать звёзды на небе?

Нет, по одному пикселю навряд ли получится. Нужно создавать матрицу ("квадратик") заданного размера и искать цветовое соответствие согласно размера "квадратика" со средним значением его яркости. В идеале - нужно делать булево вычитание обнаруженной формы в цветовом диапазоне.

Как правильно кодировать "неправильный" URL?

сергей кузьмин, Спасибо. Помогло java.net.IDN.toASCII("ניהולמוניטין.co.il");