zhujiang73 发表于 2011-07-12 00:19

用 opencv 和 gabor 做图像识别目标检测

本帖最后由 zhujiang73 于 2011-07-16 14:16 编辑

最新的版本在 http://code.google.com/p/gacv/source/browse/trunk/main.cpp 用 T6670 2.2G 双核 CPU openmp 并行,检测一幅 800*600 的图像,目标平面旋转范围 360 度,缩放 0.9 到 1.4 倍,需用5秒左右。

                                                                                                               20110716
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原帖太长了,再写个新的,原帖:
gledcv02 用局部边沿方向特征做图像识别目标检测 gledcv 改进版

      这一版的主要改进是用 zegabor...
zhujiang73 发表于 2011-02-23 20:26 http://bbs.chinaunix.net/images/common/back.gif

      一般情况下图像的边沿含有图像的主要信息,利用图像边沿含有的信息可以做图像识别。用一组加强了方向性的 gabor 核和图像做卷积可以提取出图像的边沿信息。刚才优化了一下算法现在效果还不错,对光照变化和局部遮挡也不大敏感,用 T6670 2.2G 双核 CPU openmp 并行,检测一幅 800*600 的图像,目标平面旋转范围 360 度,缩放 0.9 到 1.4 倍,需用6秒左右,这个算法做特征匹配的时候有一定弹性,检测立体目标可以容忍大约十几度至二十几度的3d视角变化(不同的目标,不同视角的模板这个数值可能不同)。

       程序叫 gledcv ,这次的优化比较简单,程序主体没变只是去掉了一些不必要的计算,我还要再测试一下,原来的程序在 google code ,下载:http://code.google.com/p/gacv/downloads/list
可能有人已经看出来了,有一处比较明显的多余的计算,也许我应该发个补丁? :mrgreen:

       目标“玩具猫”被蓝色的圆环标记出来了。
http://my.chinaunix.net/attachment/201107/11/14281799_1310401023Y6Nb.jpg

liexusong 发表于 2011-07-12 00:39

看到lz的书,学的东西挺杂的啊

bruceteen 发表于 2011-07-12 08:29

顶一下

zhujiang73 发表于 2011-07-12 12:11

顶一下
bruceteen 发表于 2011-07-12 08:29 http://bbs.chinaunix.net/images/common/back.gif


    {:3_189:}

zhujiang73 发表于 2011-07-12 12:15

看到lz的书,学的东西挺杂的啊
liexusong 发表于 2011-07-12 00:39 http://bbs.chinaunix.net/images/common/back.gif


    仔细看过的只是其中一小部分,大多数只是翻翻大概有个印象,用到了再去查。 :mrgreen:

zhujiang73 发表于 2011-07-16 14:18

回复 1# zhujiang73


         最新的版本在 http://code.google.com/p/gacv/source/browse/trunk/main.cpp 用 T6670 2.2G 双核 CPU openmp 并行,
检测一幅 800*600 的图像,目标平面旋转范围 360 度,缩放 0.9 到 1.4 倍,需用5秒左右。{:3_189:}

nyl564288224 发表于 2016-06-15 16:38

我就想做 一幅图像里面扣一个小区域然后旋转,通过配准能找到它原来的位置,请问这个算法能实现不?

zhujiang73 发表于 2016-06-16 14:51

nyl564288224 发表于 2016-06-15 16:38 static/image/common/back.gif
我就想做 一幅图像里面扣一个小区域然后旋转,通过配准能找到它原来的位置,请问这个算法能实现不?



      这都能翻出来,我写这个那年谷歌还可以用. {:yxh6:}


  现在处理这种图像匹配问题,我建议用局部特征匹配法,比如这样 http://blog.csdn.net/icvpr/article/details/8491369
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