Теоретические сведения. по курсу: «Распознавание изображений»

💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

на тему: «Алгоритмы обнаружения границ на изображении»

Цель: изучение алгоритмов обнаружения границ на изображении и реализация их на языке высокого уровня.

В систему компьютерной обработки изображений, разработанную в предыдущих лабораторных работах, добавить функцию оконтуривания объектов, использующую:

- 1 вариант (для студентов с нечетными номерами по журналу): оператор Робертса, оператор Собела, разностный оператор;

- 2 вариант (для студентов с четными номерами по журналу): оператор Превитта, оператор Кирша, оператор Лапласа.

Выделение границ – термин в теории обработки изображения и компьютерного зрения, частично из области поиска объектов и выделения объектов, основывается на алгоритмах которые выделяют точки цифрового изображения в которых резко изменяется яркость или есть другие виды неоднородностей.

Основной целью обнаружения резких изменений яркости изображения является фиксация важных событий и изменений мира. Они могут отражать различные предположения о модели формирования изображения, изменения в яркости изображения могут указывать на:

Оператор Робертса — один из ранних алгоритмов выделения границ, который вычисляет сумму квадратов разниц между диагонально смежными пикселами. Это может быть выполнено сверткой изображения с двумя ядрами:

Оператор Робертса всё ещё используется ради быстроты вычислений, но он проигрывает в сравнении с альтернативами с его значительной проблемой чувствительности к шуму. Он даёт линии тоньше, чем другие методы выделения границ. Иногда его называют «фильтром Робертса».

Оператор Собела используется в области обработки изображений. Часто его применяют в алгоритмах выделения границ. По сути, это дискретный дифференциальный оператор, вычисляющий приближенное значение градиента яркости изображения. Используемая им аппроксимация градиента достаточно грубая, особенно это сказывается на высокочастотных колебаниях изображения.

Строго говоря, оператор использует ядра 3× 3, с которыми свёртывают исходное изображение для вычисления приближенных значений производных по горизонтали и по вертикали. Пусть A исходное изображение, а G _x и G _y — два изображения, где каждая точка содержит приближенные производные по x и по y. Они вычисляются следующим образом:

где * обозначает двумерную операцию свертки.

В результате применения разностных операторов получается, как правило, изображение со средним значением пикселя близким к нулю (сумма элементов ядра равна нулю). Вертикальным перепадам (границам) исходного изображения соответствуют пиксели с большими по модулю значениями на результирующем изображении. Поэтому разностные фильтры называют также фильтрами, находящими границы.

Свертка изображений происходит с двумя ядрами:

Для разных частей изображения приемлемый результат обычно получается при существенно разных пороговых значениях. Кроме того, разностные фильтры очень чувствительны к шумам изображения.