roboforum.ruТехнический форум по робототехнике. |
|
|
Виталий писал(а):но вот в оценке W*H*log2(W*H) я сумневаюсь. Не учтены сравнения как мне кажется.
Виталий писал(а):И еще это будет не очень хорошо работать на полутоновых изображениях как мне кажется.
Виталий писал(а):Насчет полутоновых изображений - почти все методы распознавания с ними и работают.
Виталий писал(а):Ну и теперь последнее. Как мне кажется, что более сильным классификатором будет не средний цвет, а гистограмма, а по вычислительной сложности - примерно одинаковые?
Николай_Алексеевич писал(а):Невозможно продать алгоритм. Бесполезно пытаться. Патентовать его тоже гиблое дело.Почитайте статьи по этому поводу и претенденты.
Возможно продать только готовый продукт. Алгоритм - не продукт.
Николай_Алексеевич писал(а):Повторюсь - солидарен с Виталием на тему гистограмм. Средний цвет, на мой взгляд, уш очень слабая особенность изображения. Куда лучше использовать гистограмму.
Николай_Алексеевич писал(а):Начал уже пробовать создавать такое... но времени маловато свободного.
По твоему - мы берем квадрат скажем 50х50 и находим средний цвет для этого.
Николай_Алексеевич писал(а):Можно даже использовать интегральное изображение (возможно).
Николай_Алексеевич писал(а):Далее можно даже масштабировать окно поиска скажем на 1.25 каждый раз. Но на мой взгляд (если я правильно понял) не даст высокого процента обнаружения.
Николай_Алексеевич писал(а):Надо просто сделать и посмотреть результат.
Николай_Алексеевич писал(а):Повторюсь - солидарен с Виталием на тему гистограмм. Средний цвет, на мой взгляд, уш очень слабая особенность изображения. Куда лучше использовать гистограмму.
=DeaD= писал(а):1. Быстрая оценка среднего значения цвета в прямоугольном регионе - подготовка кэша промежуточных данных занимает O(W*H) и памяти пропорционально W*H*log2(W*H), потом за константу можно мгновенно извлечь средний цвет в любом регионе.
Ничего подобного. по вычислительной сложности это как минимум в 256 раз дольше. и во столько же больше памяти надо.
GraphD писал(а):нормализованный к размеру окна градиент еще лучше (от масштаба не зависит)
GraphD писал(а):2DeaD. Че-то не понятно о каком из средних идет речь, из каких регионов.
Вот еще давно пытался "влоб" оптимизировать свертку, т.е. перемножение пикселей с окном NxN значений ядра. Т.е. подготовив несколько массивов перемноженных данных, дак вышло в 20 раз медленнее просчета по пиксельно. Тут надо от платформы исходить, если PC - память у нее слабая...
Виталий писал(а):Ничего подобного. по вычислительной сложности это как минимум в 256 раз дольше. и во столько же больше памяти надо.
Все зависит от гистограммы - среднее значение - это вырожденная гистограмма. =)
Можно на 2, на 4, на 8 значений гистограмму делать.
Да и современные процессоры умеют конфейером эт дела обсчитывать вроде (но я толком не знаю как).
=DeaD= писал(а):GraphD писал(а):нормализованный к размеру окна градиент еще лучше (от масштаба не зависит)
Это что за зверь такой?
=DeaD= писал(а):Пусть Pic[x][y] - матрица яркостей пикселей картинки, где 0<=x<W, 0<=y<H.
GraphD писал(а):=DeaD= писал(а):GraphD писал(а):нормализованный к размеру окна градиент еще лучше (от масштаба не зависит)
Это что за зверь такой?
Ну, иначе говоря, если из значений элементов в матрице NxN мы хотим сформировать некую величину F`, а потом сравнить с величиной F`` матрицы MxM, которая расчитана по такой же схеме, то нужно нормализовать F` и F``. Если схема расчета F основана на сумме величин пикселей (или их градиента), то нормализация идет по числу пикселей, т.е. по N^2 и M^2 соответственно. Т.е. школа, 10й класс, или максимум 1курс =))
GraphD писал(а):=DeaD= писал(а):Пусть Pic[x][y] - матрица яркостей пикселей картинки, где 0<=x<W, 0<=y<H.
Очень интересная схема на 1й взгляд. Дак она найдет средний цвет произвольной области? Т.е. фактически будет разномасштабить картинку налету одной формулой на пиксель?
Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 0