具有挑战性的图像分割:背景和对象相似
Ale*_*lex 5 python image image-processing image-segmentation scikit-image
我是图像分割的新手,但我需要这样做才能获得机器学习分类器的数据库.
基本上我有一个类似于这个图像的视频:
我的工作是识别前景中的奶牛,或者至少识别任何奶牛.我意识到有一个遮挡问题,但对于一个启动器我想要正确地分割一个孤独的牛,就像它周围的红色矩形(手绘).
在不太具有挑战性的问题中,例如,我通过为每个像素添加一个阈值来区分,该阈值对于对象变为(0,0,0)或对于背景变为(255,255,255):
然后我用相同的值标记像素以获得类并获得足够大的'blob'的矩形.
对于上面的图像,这种方法不起作用,因为对象和背景相似+有很多阴影,侧面照明等,所以我不知道如何处理它.欢迎任何建议.
我会尝试拍两张照片。一张没有奶牛的“静态”背景照片，然后是第二张有奶牛的照片。然后你可以减去这两个图像。我对 python 不太熟悉，但 imagemagick 可以轻松区分图像（http://www.imagemagick.org/Usage/compare/）。理想情况下，“差异”图像将隔离奶牛。从那里您可以尝试各种边缘检测算法等......
希望有帮助。