सोबेल फ़िल्टरिंग के बाद शोर को कैसे खत्म करें? - ओपनसीवी, एज-डिटेक्शन, इमेज-सेगमेंटेशन

मेरा प्रश्न सरल है। मैंने माबाइल-फिल्टर्ड ग्रे इमेज को सोबेल फिल्टर किया। सोबल-फिल्टर्ड इमेज है

आयताकार वस्तु मेरे हित की है। मैं इसे छवि से निकालने की कोशिश कर रहा हूं।

जैसा कि आप देख सकते हैं, ऑब्जेक्ट के साथ, अधिक शोर हैं फर्श की बनावट के कारण। इसलिए, किनारे की छवि नीचे है (अधिक झूठे किनारों के साथ)

सोबेल फ़िल्टरिंग के बाद शोर को कैसे खत्म किया जाए? या मैं इस बाधा को कैसे दूर करूं?

आपके सुझाव या मार्गदर्शन से मुझे इमेज प्रोसेसिंग और इसकी चुनौतियों को समझने में काफी मदद मिलेगी।

धन्यवाद

उत्तर:

जवाब के लिए 5 № 1

शोर का खात्मा एक बड़ी बात है। मुख्य उत्तर है: यह इस बात पर निर्भर करता है कि आपको क्या करना है।

सबसे पहले, आपको फिल्टर को सर्वोत्तम संभव छवि को देना होगा, इसलिए कुछ पूर्व प्रसंस्करण जैसे धब्बा, दहलीज या प्रयास करें हिस्टोग्राम बराबरी.

फिर, रूपात्मक ऑपरेटर सामान्य रूप से आगे बढ़ने का एक सामान्य तरीका है। आप उन ऑपरेटरों के बारे में कुछ दस्तावेज पा सकते हैं यहाँ या यहाँ.

फिर, आप इस छवि के साथ क्या करना है इसके आधार पर आगे बढ़ सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपका लक्ष्य बूँद का पता लगाने वाला है तो आप अपने क्षेत्र की गणना करने वाली सबसे छोटी बूँद को नष्ट करने वाली बूँद को फ़िल्टर कर सकते हैं छवि के क्षण.

या, यदि आपको लाइनों का पता लगाने की आवश्यकता है, तो एक नज़र डालने की कोशिश करें हफ़ ट्रांसफॉर्म.

संपादित करें: बूँद और opencv

आप ब्लॉब डिटेक्शन के बारे में नेट पर बहुत सारे ट्यूटोरियल पा सकते हैं। यदि आप यह नहीं जानते कि यह क्या है, तो थोड़ा सा गूगल करना बेहतर है, यह कंप्यूटर विज़न का एक मूलभूत हिस्सा है। यहाँ कुछ इस प्रकार हैं: यहाँ, यहाँ, यहाँ, यहाँ या यहाँ। इसके अलावा opencv संस्करण 2.4.8 में एक वर्ग है जो इन्टर्नल ब्लूब निष्कर्षण के लिए बनाया गया है: यहाँ. इस एक सरल ट्यूटोरियल है जो मुख्य व्याख्या करता है cv::findContours समारोह।

कुछ शब्दों में, बूँद का पता लगाना एक ऐसी प्रक्रिया है जो एक द्विआधारी छवि (काले और सफेद, प्रकार की) प्राप्त करती है CV_8U) और कुछ को परिसीमन करने वाले समोच्चों का एक सेट लौटाता है कनेक्ट किए गए घटक क्षेत्रों। कंट्रोस (या बूँद) वास्तव में 2d-points के कुछ वेक्टर हैं जो किसी आकृति को परिसीमित करते हैं। आप कुछ गुण जैसे क्षेत्र, केन्द्रक आदि पा सकते हैं।

कुछ छवि प्रसंस्करण और कंप्यूटर दृष्टि मूल बातें का अध्ययन करना बेहतर है, मैं आपको इस प्रसिद्ध सलाह दे सकता हूं किताब: डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग, राफेल सी। गोंजालेज, रिचर्ड यूजीन वुड्स। आप इसे Google पुस्तकों या कहीं और नेट पर पा सकते हैं

एक नजर उन पर भी डालिए परिचय ट्यूटोरियल.

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उत्तर № 2 के लिए 1

@Nkint के सुझाव के साथ, मैंने समस्या पर काम किया। अब, मैं कैनी एज डिटेक्शन से शोर से छुटकारा पाने में सक्षम हूं। से मुख्य योगदान है द्विपक्षीय फिल्टर और से भी थोड़ा शार्पनिंग फिल्टर।

मेरी नई कैनी एज-डिटेक्ट इमेज नीचे दी गई है

द्विपक्षीय फिल्टर कहा जाता है aबढ़त-संरक्षण फिल्टर। यह समान मूल्यों वाले सतहों के लिए एक गाऊसी फिल्टर की तरह काम करता है। उसी समय, यह उन पिक्सेल की उपेक्षा करता है जो कम समान हैं, जिससे किनारों को संरक्षित किया जाता है।

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