이미지 프로세싱을 한 번도 해 본 적이 없으며 누군가가 올바른 방향으로 나를 움직일 수 있는지 궁금합니다.이미지에서 헤일로 감지하기
다음은 나의 문제입니다. 도시의 여러 곳의 흑백 이미지 이미지가 있습니다. 카메라 시스템의 일부 문제로 인해 일부 이미지에는 가장자리 주변에 흰색 비 네트가있는 검은 이미지가 포함됩니다. 이 비 네트는 시끄럽고 비 균일합니다 (때로는 양면에있을 수도 있고 다른 경우에만 하나 일 수도 있음).
프레임을 감지 할 수있는 좋은 방법은 무엇입니까? 나는 단지 약간을 쓸 수 있어야 할 것이다.
내 이미지 세트가 거대하기 때문에 자동화 된 프로세스가 필요하며 결국에는 기존 코드에 통합해야하므로 Python을 사용해야합니다.
나는 알고리즘을 배우는 기계를 생각하고 있었지만 그 이상으로 무엇을해야할지 모르겠습니다.
사진 서클에서 "후광"은 비네팅이라고합니다. "비네팅 제거 알고리즘"에 대한 구글 검색
당신이 정확하게 당신을 이해한다면 은 흰색 테두리가있는 검은 색 이미지입니까?
이 경우 가장 쉬운 방법은 픽셀의 밝기 값의 히스토그램을 계산하는 것입니다. 즉 "어둡거나 밝은"이미지가 전반적인 이미지입니다. 나는 정크 영상이 비 정크 영상보다 상당히 어둡게 보인다. 그런 다음 히스토그램을 기반으로 이미지를 필터링 할 수 있습니다. 이를 위해 임계 값을 선택해야합니다.이 임계 값보다 어두운 모든 이미지는 쓰레기로 간주됩니다.
이 접근 방식을 사용하면 쉽게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 가장자리가없는 내부 이미지의 히스토그램을 계산하면 비 정크 이미지와 비교할 때 히스토그램이 훨씬 어둡게 표시됩니다.
후광 효과가있는 모든 프레임을 찾아서 평균 한 다음 "후광 템플릿"과 알 수없는 효과가있는 이미지의 상관 관계를 취하는 것이 효과적일까요? 나는 경험적으로 어떤 한계점에서 끝내야 할지를 알아야한다. –
기계 학습은이 문제에 대한 잔인한 것 같아 같은 유용한 결과의 톤을 얻을 수 있습니다. http://en.wikipedia.org/wiki/Edge_detection 알고리즘을 사용하면 대부분의 "정크"이미지에 가장자리가 없어 사용자의 설명을 기반으로 충분하다는 것을 알 수 있습니다. SciPy 필터 http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/ndimage.html#module-scipy.ndimage.filters는 필요한 도구를 제공해야합니다. – msw