标签: image-recognition

为了给你一些关于我正在做的事情的背景:我试图通过图像分析来定量记录可压缩流体的流量变化.一种方法是利用流体的折射率与其密度直接相关的事实.如果在流动后面设置某种图像,由于折射率在整个流体场中的变化导致的图像失真会导致密度梯度,这有助于表征流动模式.

我有一套例程,使用常规的2D点图案成功完成此操作.点图案稍微扭曲,通过比较失真图像中的点与非失真图像中的点的位置,我得到一个置换场,这正是我需要的.这种方法的问题是解决方案.分辨率仅限于字段中的点数,我正在探索能够提供更多数据的方法.

我有一个想法是使用水平和垂直线的规则网格.这个图像会以同样的方式扭曲,但不是只得到一个点的位移,我将有一个网格的连续失真.似乎必须有一些标准的算法或程序来比较一个几何网格和另一个几何网格并推断某种位移场.尽管如此,我的研究中还没有发现这样的东西.

有没有人有一些想法可能会指出我正确的方向？仅供参考,我不是计算机科学家 - 我是工程师.我之所以这么说,只是因为来自不同的领域,我可能会忽略一些明显的方法.但我可以编程.我正在使用MATLAB,但我可以阅读Python,C/C++等.

以下是我正在使用的图像类型的示例:

     Regular:                               Distorted: 

--------

我一直在寻找关于这个主题的一些论文(或信息).

为了避免误解:我不是在谈论在多个位置找到提供的模式.

重复图案也可以理解为表示重复图像.这里模式的定义不是抽象的.想象一下,例如,一堵砖墙.墙由单独的砖组成.墙的图片由砖的重复图像组成.

该解决方案必须优选地找到最大的重复模式.在这种情况下,大的可以用两种方式定义:像素区域或重复次数.

在上面的例子中,您可以将砖块切成两半.为了制作砖块,您可以旋转一个段并连接两半.虽然完整的砖是像素区域方面最大的重复图像,但是半块的重复次数是2倍.

有什么想法吗？

可能重复:
以编程方式检测色情图片的最佳方式是什么？

这里http://www.face-rec.org/algorithms/是一个关于人脸识别的好网站.我正在寻找一个解决方案,如何禁止上传XXX评级的图像.(或上传后自动删除它们).

这个区域有一些图像分析算法吗？

P:请不要LOL我,这是一个严重的问题...... :)

我有许多带有人物肖像的年鉴图片,我正在尝试建立一个可以检测这些肖像的algorytm.至少,检测正确的矩形肖像.实施例1 实施例2

我正在尝试调查三个方向:

1. 人脸检测
2. 暗矩形检测(因为人像在较亮的背景上通常是较暗的形状)
3. 人们从OCR的文本中提取名称

通过结合上述三种算法的结果,我希望得到一些适用于许多不同年鉴页面的方法.

对于矩形检测的任何帮助,我将非常感激.我从Java和OpenCV 3开始.

这是我申请图像的代码:

System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
Mat source = Imgcodecs.imread("Path/to/image", Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);
Mat destination = new Mat(source.rows(), source.cols(), source.type());

Imgproc.cvtColor(source, destination, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);
Imgproc.GaussianBlur(destination, destination, new Size(5, 5), 0, 0, Core.BORDER_DEFAULT);

int threshold = 100;
Imgproc.Canny(destination, destination, 50, 100);
Imgproc.Canny(destination, destination, threshold, threshold*3);

在这一点上,我有这样的结果:

试图从上面的边缘找到轮廓:

    List<MatOfPoint> contourDetections = new ArrayList<>();
    Mat hierarchy = new Mat();

    // Find contours
    Imgproc.findContours(destination, contourDetections, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // Draw contours 
    Imgproc.drawContours(source, contours, -1, new Scalar(255,0,0), 2);

得到这个结果:

但不确定如何从这些轮廓中提取矩形,因为许多线条都是不完整的. …

我的要求是扫描一个固定的对象.在认识到之后,我想突出显示对象并相应地显示相应的预先参数,如高度,宽度,周长等.

这一切,我想做的,没有互联网,只使用相机.

如果有任何解决方案/建议,请告诉我.

我见过CraftAR SDK.它似乎按照我的要求工作,以识别对象,但它使用其服务器来存储图像,这是我不想要的.因为我想要静态图像,存储在应用程序本身.

我一直在寻找网上图像中数字识别的资源.我发现很多链接提供了很多关于该主题的资源.但不幸的是,它比帮助更令人困惑,我不知道从哪里开始.

我有一个带有5个数字的图像,没有受到干扰(没有验证码或类似的东西).数字在白色背景上是黑色的,用标准字体书写.

我的第一步是分开数字.我目前使用的算法非常简单,它只检查列是否完全是白色,因此是一个空格.然后它修剪每个角色,使其周围没有白色边框.这非常有效.

但是现在我对这个号码的实际识别感到困惑.我不知道猜测正确方法的最佳方法是什么.我不认为直接比较字体是一个好主意,因为如果数字只有一点点差异,那就没有更多的工作了.

任何人都可以给我一个如何做到这一点的暗示吗？

问题无关紧要,但我将用C#或Java实现它.我找到了一些可以完成这项工作的图书馆,但我想自己实施,以便学习一些东西.

我是生物学显着区域探测器概念的新手,我读了一些论文,他们总是使用Center-Surrond计算机特征强度,颜色和方向的机制.我GOOGLE了这一机制,但我没有发现通过实施它Opencv与JavaAPI或以任何其他库.

实际上我想创建显着图,并且据我所研究,强度,颜色,方向等一些特征将由中心环绕机制/滤波器计算.

我阅读了很多o出版物和最好的出版物,只是提供了伪代码,但仍然缺乏清晰度.我的意思是,如果你有一个关于详细问题的问题,以了解该过滤器是如何工作的,那么伪代码将无济于事.

中心环绕滤波器机制是Opencv在任何其他库中实现的吗？

请使用和伪代码提供说明.

我需要能够验证用户是否正确绘制了形状,从简单的形状开始,如圆形,三角形和更高级的形状,如字母A.

我需要能够实时计算正确性,例如,如果用户应绘制一个圆形但是绘制一个矩形,我希望能够在绘图发生时检测到它.

有几种不同的形状识别方法,遗憾的是我没有经验或时间来尝试它们,看看它们的作用.

您会针对此特定任务推荐哪种方法？

非常感谢您的帮助.

我正在寻找一个Java框架来帮助一些特定于图像的数据挖掘.我们有一组历史图像,我想分类和分类.我希望找到像weka http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/或Marsyas http://marsyas.sness.net这样的东西,但更具体的是筛选图像数据以找到模式.有什么建议？

是否有任何免费的PHP OCR API,在PHP,jQuery或JavaScript中都有详细记录？

我正在为iOS编写一个Web应用程序,我想在iOS 6 safari中使用新的照片上传API来用于OCR图像处理.

万分感谢!:)

(编辑:哦,Google-Googles就像用于图像识别的API也足够了,它不一定是OCR,但我会​​更喜欢它.:)