файл
Лабораторная работа 6
Морфологические преобразования. Выделение объектов. Вычисление геометрических признаков образца —2 ч.
-
Дополнительные источники
К теме морфологические преобразования и вычисление признаков:
1. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений [Текст]: перев. с англ. / Р. Гонсалес, Р. Вудс — М.: Техносфера, 2005.—1072 с. [С. 747-812, 787-788]
2. Рудаков, П.И. Обработка сигналов и изображений. MATLAB 5х. [Текст] / П. И. Рудаков, И. В. Сафонов — М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000. – 416 с. [С. 365-393]
3. Bradski, G. Learning Computer Vision with the OpenCV Library [Электронный ресурс], С. 193-222. [С. 251-256]
Цель
Практически реализовать базовые методы морфологических преобразований, выделение объектов и вычисление геометрических признаков образца.
Задание
1. Получить с помощью webcam изображения (4-8) для подготовки препаратов обучающей выборки.
2. Подготовить (0,1)-препараты, подходящие для вычисления основных геометрических признаков объекта/объектов.
-
Указание
Использовать бинаризацию, возможно, адаптивную, с последующими морфологическими преобразованиями
3. Выполнить, проверкой связности, поиск и нумерацию всех объектов на препарате.
4. Оставить в препарате главный объект/объекты, на основе признаков которого планируется сформировать решающее правило для системы распознавания.
5. Используя весь набор препаратов, практически познакомиться с методами вычисления геометрических характеристик объектов.
6. Свести в таблицу или график, результаты п.5. Выбрать и аргументировать выбор признаков, наиболее информативных в контексте задачи построения СТЗ согласно выбранному варианту.
7. Закомментировать свои решения (в коде), подготовить и защитить отчет (по общей схеме).
Теоретические сведения и примеры
1. Определение связности
-
x4
x3
x2
0
1
0
0
0
1
x5
p(i,j)
x1
0
1
0
0
1
0
x6
x7
x8
0
0
0
0
0
0
Октет
соседей
4-связная
область
8-связная
область
К объектам относятся пиксели, помеченные логической 1 (может совпадать с бинарным "белым").
Фоном считаются пиксели, помеченные логическим 0 (может совпадать с бинарным "черным"). Соседом пикселя p считается смежный пиксель имеющий то же значение, что и p. Четырехсвязной областью изображения называется такая, все пиксели p(i, j) которой, имеют хотя бы одного соседа из квартета x1, x3, x5, x7. Восьмисвязной — все пиксели которой имеют хотя бы одного соседа из октета x1—8.
Если объекты на рис. ниже считать четырехсвязными областями — на изображении 3 объекта, а если восьмисвязными — только два:
1
1
1
0
0
0
0
0
1
1
1
0
1
1
0
0
1
1
1
0
1
1
0
0
1
1
1
0
0
0
1
0
1
1
1
0
0
0
1
0
1
1
1
0
0
0
1
0
1
1
1
0
0
1
1
0
1
1
1
0
0
0
0
0
1
1
1
0
0
0
0
0
1
1
1
0
2
2
0
0
1
1
1
0
2
2
0
0
1
1
1
0
0
0
3
0
1
1
1
0
0
0
3
0
1
1
1
0
0
0
3
0
1
1
1
0
0
3
3
0
1
1
1
0
0
0
0
0
Изображение Матрица объектов
Понятия связности пикселей областей используют для выявления объектов и их последовательной нумерации.
-
Указание
Составить метод, возвращающий матрицу L того же размера, что и изображение I, элементы которой — номера выявленных объектов (см. пример выше). Пиксели фона помечаются значением 0.