Stackoverflow'daki bu sorudan buraya gönderildim , eğer soru çok spesifik geliyorsa ve buradaki tavırlarda değilse lütfen affedersiniz :)
Görev , içinde belirli bir sıvı bulunan bir cam bulmaktır. Size resimleri göstereyim ve sonra ne elde etmeye çalıştığımı ve resimlerin altındaki açıklamada şu ana kadar nasıl ulaşmaya çalıştığımı açıklayayım.
Resimler : (resim ve bağlantılar göndermek için en az 10 üne ihtiyacım var gibi görünüyor, bu yüzden bağlantılar yapmak zorunda kalacak :( aksi takdirde yığın taşma sorusuna bakabilirsiniz)
Ayrıntılı bir açıklama : Opencv'de belirli bir şekle sahip bir camı algılayacak bir algoritma uygulamaya çalışıyordum (cam farklı bir kamera çekim açısı / mesafesi ile dönüştürülebilir). Başka şekillerde başka bardaklar da olacak. Aradığım cam, diğer renkleri içeren camlardan ayıracak bazı renkli sıvılarla da doldurulacak.
Şimdiye kadar, camdaki bazı özellikleri bulmaya ve sonra içindeki camla diğer fotoğraflarla eşleştirmeye çalışmak için SIFT özellik çıkarıcısını kullanmayı denedim.
Bu yaklaşım sadece camın çok özel bir konumda olacağı ve arka planın öğrenme imgelerine benzeyeceği çok özel koşullarda çalıştı. Sorun da cam bir 3d nesne ve nasıl özellikleri (bu belki bir şekilde bağlı farklı açılardan birden fazla fotoğraf?) Ayıklamak bilmiyorum olmasıdır.
Şimdi başka hangi yaklaşımı kullanabilirim bilmiyorum. Bununla ilgili bazı ipuçları buldum (burada /programming/10168686/algorithm-improvement-for-coca-cola-can-shape-recognition#answer-10219338 ) ancak bağlantılar bozuk görünüyor.
Başka bir sorun, böyle bir camdaki farklı "boşluk düzeylerini" tespit etmek olacaktır, ancak camı bile düzgün bulamadım.
Bu görevdeki yaklaşımla ilgili önerileriniz nelerdir? Yerel 3B nesne özelliğini bulmak için farklı bir yol kullanmak daha iyi olur mu? Yoksa diğer yaklaşımları birlikte kullanmak daha mı iyi olur? Birden fazla fotoğraftan nesne "öğrenme" algoritmaları hakkında duydum ama ben pratikte bunu hiç görmedim.
Herhangi bir tavsiye gerçekten takdir edilecektir
