Ankara Üniversitesi
Nallıhan Meslek Yüksekokulu
C # Görüntü Tanıma için Kontur Analizi
NB P23 4 ÖR ÜNT Ü T ANIMA ÖĞR . GÖR . DR . UFUK T ANYE R I
C # Görüntü Tanıma için Kontur Analizi
Bu dersimiz codeproject’de yer alan örnek bir diğer örüntü tanıma uygulamasını inceleme üzerinedir. Uygulamanın kaynak kodlarına ve diğer dosyalarına açık ders sisteminden erişebilirsiniz.
https://www.codeproject.com/Articles/196168/Contour-Analysis-for-Image-Recognition-in-C Uygulama, kontur analizinin teorik temellerini ve görüntü tanıma için pratik uygulamasını sunmaktadır.
Uygulamanın Ekran Görüntüsü
Genel Tanıma Algoritması
Tanıma sırasındaki bir işlemin genel sırası şöyledir:
- Görüntünün ön kullanımı - yumuşatma, gürültünün filtrelenmesi, kontrast artışı - Görüntünün ikilileştirilmesi ve nesnelerin konturlarının seçilmesi
- Çevre, kare, tepe faktörü, fraktalite ve benzeri konturların ilk filtrasyonu - Konturların düzgün uzunlukta zorlama, yumuşatma
- Bulunan tüm konturların aranması, verilen konturla benzer maksimum şablonun aranması
Uygulamanın Sınırlılıkları
ImageProcessor sınıfı
İlk başta, görüntü gri skalaya dönüştürülecektir:
Sonra adaptivethreshold tarafından ikilileştirilir:
Kontürler çıkarılır: Konturlar doğrusal parametreler ile filtrelenir (uzunluk, kare vb.)
Konturlar eşitlenir, ACF ve ACF
tanımlayıcıları hesaplanır: Ve sonra maksimum uygun şablon belirlenir:
Uygulama nasıl "eğitilir"
Kaynaklar
[1] Torgashov, P. (2014, June 8). Contour Analysis for Image Recognition in C#. Retrieved from https://www.codeproject.com/Articles/196168/Contour-Analysis-for-Image-Recognition-in-C
