Добрый день. У меня есть вопросы по распознаванию объектов и существующему принципу распознавания.
Есть собственное представление, о том, что можно сделать для этого, и я хочу проверить мое представление о решении вопроса, но есть вопросы:
- Окончательный или нет существующий принцип распознавания объектов? Очевидно, что в настоящее время нет готового решения распознавания объектов изображения.
- Если принцип распознавания окончательный то, как он работает?
Как я представляю проблем:
А. Есть изображение, которое нужно распознать с точки зрения
-силуэта,
-цветов изображения и
-глубины изображения.
Вопрос: Как оно распознается, какая проблема в этом?
Вопрос: Есть ли теория о том, что можно использовать универсальные, приведенные к определенному виду, изображения?
Изображение с камеры передается в виде кода, силуэт от фона отличается цветом, для точного создания выделения по силуэту объекта нужен точный код цвета силуэта объекта. Что дальше?
У меня есть изображение сделанное с помощью фильтра, который, как я считаю, решение распознавания и есть ноутбук с видеокартой Nvidia 3050. Как можно с помощью этого провести тест?
Фильтр с квадратной сеткой. Объект имеет сферическую форму - круглая лампочка, на изображении, визуально, одного цвета, но оттенок меняется. Может быть проверить есть ли зависимость в изменении оттенка, но фильтр самодельный, поэтому, возможна неоднородность и из-за него.
Есть идея - я использовал фильтр определенного цвета для наиболее сложного цвета, как упоминалось ранее, с сеткой определенного цвета. Может быть от этой связки можно производить дальнейшие расчеты?
Смысл идеи: “Уйти от 3d компьютерного зрения и прийти к обработке изображения с наложенным фильтром.”
As far as I understand, I am interested in pattern recognition. If there is a specialist, I would talk to him.
It is supposed to use a 2d picture scene: on a blue background, an ice melting inverted figure (icicle) picture, a yellow background with a white grid is superimposed on the picture
Blue is the most complex color, yellow filters it for clarity
, black is a simple color
recognition is assumed according to templates by counting the number of shades of an object’s spot and calculating the average weighted harmonic
I conducted an experiment with a distorted blue inscription: I took it without a yellow filter and with a yellow filter, very similar photos turned out, then I uploaded both photos to an online translator and as a result, what was translated with a filter, what was not translated correctly without a filter - the writing was not recognized correctly
show the file with screenshots was not I can, because the inscription will be an advertisement, I can throw it to someone personally
Addition: the exact definition of an object can be achieved by focusing on it (its border, etc.)
Rather, even smooth focusing
This is a photo of a star
Я предполагаю, не могу точно проверить, что есть максимальный или пограничный оттенок, который может указывать на границу между частями объекта или объектами
I guess I can’t verify for sure that there is a maximum or border shade that can indicate a border between parts of an object or objects
Hello. I communicated with an AI voice bot, according to its information, the use of a universal filter for obtaining images with machine vision could increase the accuracy of recognition by increasing the contrast of the resulting image and other characteristics.
I propose to consider the idea of such a filter for machine vision in order to test its suitability as a general solution.
In the application, graphic files are a recognition scene and an example of a filter of the proposed idea.
If the idea is unsuitable, please report it.
The basis of computer recognition is a description of forces constantly pressing on each other, pulling towards each other, merging together, which must be put together in the way shown in the figure and make a detailed theoretical description, run through a neural network to use the filter obtained in the form of an image transmitting filter and an algorithm processing the image.
The presented graphical description of the image recognition problem is what solves the existing problems of image recognition inaccuracy.
So there are three issues of pattern recognition problem:
- Universal video image filter,
- Determining the luminescence, objects and dimensions of the problem,
- Scanning method: scan-build.
