Разпознаването на изображения и откриването на обекти са основни задачи в компютърното зрение и имат множество приложения, вариращи от наблюдение и сигурност до роботика и автономни превозни средства. Един ключов аспект на тези задачи е извличането на информативни и разграничителни характеристики от изображения, за да се даде възможност за точно разпознаване и откриване. Един такъв дескриптор на функции, който придоби популярност през последните години, е градиентната ориентационна хистограма (GLOH).
GLOH е разширение на широко използвания дескриптор SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), за който е доказано, че е устойчив на промени в мащаба, ротацията и осветеността. Въпреки това SIFT страда от някои ограничения, като това, че е скъп от изчислителна гледна точка и не може да обработва ефективно изображения с повтарящи се модели или претрупан фон. GLOH преодолява тези ограничения, като включва допълнителна информация за ориентацията на градиента и местоположението на ключовите точки на изображението, което го прави по-стабилен и ефективен за задачи за разпознаване на изображения и откриване на обекти.
Основни характеристики на GLOH:
Градиентна ориентация: GLOH взема предвид градиентната ориентация на ключовите точки, което предоставя богата информация за локалната структура и текстура на изображението. Като взема предвид ориентацията на градиента, GLOH може да улови важни детайли и ръбове в изображението, което го прави по-различителен за задачи за разпознаване и откриване.
Информация за местоположение: GLOH също така включва информация за местоположението на ключови точки, което му позволява да улови пространственото разпределение на характеристиките в изображение. Това е особено полезно за задачи, при които относителните позиции на обекти или региони в изображението са важни, като откриване и проследяване на обекти.
Представяне на хистограма: GLOH представя ориентацията на градиента и информацията за местоположението с помощта на хистограми, които осигуряват компактен и ефективен начин за кодиране на локалните характеристики. Хистограмите се изчисляват върху различни пространствени мащаби и ориентации, което прави GLOH устойчив на промени в мащаба и въртенето на изображението.
Предимства на GLOH:
Устойчив на промени в мащаба, въртенето и осветеността: Подобно на SIFT, GLOH е инвариантен към промените в мащаба, въртенето и осветеността, което го прави подходящ за различни условия и среди на изображения. Това позволява GLOH да се използва в широк спектър от задачи за разпознаване на изображения и откриване на обекти.
Ефективен и мащабируем: GLOH е изчислително ефективен в сравнение с някои други дескриптори на функции, като SIFT. Може да се изчисли бързо дори за големи изображения или големи набори от данни, което го прави мащабируем за реални приложения.
Дискриминативно и информативно: GLOH улавя богата информация за локалната структура, текстура и пространствено разпределение на характеристиките в изображението, което го прави силно дискриминиращ и информативен за задачи за разпознаване и откриване. Това позволява на GLOH да постигне висока точност при трудни сценарии за разпознаване на изображения и откриване на обекти.
Приложения на GLOH:
Откриване на обекти: GLOH може да се използва за задачи за откриване на обекти, където целта е да се локализират и идентифицират интересни обекти в изображение. Устойчивостта на GLOH към мащабиране, въртене и промени в осветеността го прави подходящ за откриване на обекти при различни условия на изображения и среди.
Разпознаване на изображения: GLOH може да се използва за задачи за разпознаване на изображения, като класификация на изображения и разпознаване на сцени, където целта е да се идентифицира съдържанието или категорията на изображение. Разграничителната сила на GLOH му позволява да улавя важни визуални знаци и функции за точно разпознаване на изображения.
задачи за съпоставяне и извличане на изображения, което позволява бързо и точно извличане на подобни изображения от голяма база данни.
Роботика и автономни превозни средства: GLOH може да се използва в приложения за роботика и автономни превозни средства за задачи като откриване на обекти, проследяване и навигация. Устойчивостта на GLOH към мащабиране, въртене и промени в осветеността го прави подходящ за реални среди, където условията на осветление и ориентацията на обектите могат да варират.
Внедряване с OpenCV: За да внедрим GLOH в Python, можем да използваме популярната библиотека за компютърно зрение OpenCV. OpenCV предоставя различни функции за изчисляване на градиенти на изображението, хистограми и ключови точки, които могат да се използват за внедряване на GLOH. Ето примерен кодов фрагмент, който демонстрира как да изчислите GLOH функции с помощта на OpenCV:
import cv2 # Load an image image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # Compute gradient magnitude and orientation using Sobel operators grad_x = cv2.Sobel(image, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3) grad_y = cv2.Sobel(image, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3) mag, angle = cv2.cartToPolar(grad_x, grad_y, angleInDegrees=True) # Compute keypoints using an appropriate keypoint detector (e.g. SIFT or ORB) keypoints = cv2.xfeatures2d.SIFT_create().detect(image, None) # Compute GLOH features for each keypoint gloh_features = [] for kp in keypoints: x, y = int(kp.pt[0]), int(kp.pt[1]) scale = int(kp.size / 2) histogram = cv2.calcHist([angle[y-scale:y+scale, x-scale:x+scale]], [0], None, [36], [0, 360]) gloh_features.append(histogram) # Concatenate the GLOH features into a single feature vector gloh_features = cv2.normalize(cv2.hconcat(gloh_features), None) # Use the GLOH features for image recognition or object detection tasks # ...
Заключение: Градиентната ориентационна хистограма на местоположението (GLOH) е мощен дескриптор на функции за задачи за разпознаване на изображения и откриване на обекти. Той улавя богата информация за градиентната ориентация и местоположението на ключовите точки, което го прави стабилен, ефективен и дискриминиращ. С наличието на библиотеки като OpenCV, внедряването на GLOH в Python е лесно, което го прави ценен инструмент за различни приложения за компютърно зрение.