Ce este viziunea segmentară

Orange lansează o nouă viziune şi o nouă campanie de brand

Geometria formării imaginii Geometria formării imaginii descrie modelul procedeului de formare a imaginii în dispozitivul optic utilizat. Într-un aparat tradiţional, acest plan este un material fotosensibil; în camerele digitale de astăzi planul este compus din elemente electronice sensibile la radiaţia din spectrul de interes vizibil, infraroşu, etc. Transformarea geometrică în modelul camerei obscure este intuitivă şi uşor de exprimat matematic; tehnologia este cunoscută din epoca renascentistă şi poartă numele de proiecţia perspectivă.

Marea problemă a acestei transformări este însă faptul că relaţia dintre coordonatele punctelor din imagine şi coordonatele tridimensionale ale lumii fotografiate este inerent neliniară 1. Din această cauză, adesea se foloseşte un alt tip de proiecţie, cea ortografică, în care un obiect în spaţiul 3D este întîi proiectat perpendicular pe planul imaginii, ignorînd profunzimea adică un punct x, y, z în 3 dimensiuni devine un punct x,y în planul imaginii.

ce este viziunea segmentară

Apoi această proiecţie este redusă la scară, în funcţie de distanţa medie a obiectului faţă de cameră. Modelul acesta, care foloseşte o proiecţie ortografică urmată de o reducere la scară este o aproximare acceptabilă a modelului din perspectivă doar în cazurile în care obiectul este aproape de axa optică ce este viziunea segmentară camerei şi relativ mic, în comparaţie cu distanţa dintre obiect şi aparatul optic.

Ca atare, această metodă dă rezultate bune chiar dacă obiectul nu este aproape de axa optică. În cazul în care obiectul este chiar pe axa optică, proiecţia paralelă şi cea ortografică sunt echivalente. Cele trei proiecţii sunt ilustrate în figura 1. Figura 1: Cele trei tipuri de proiecţie folosite în modelarea aparatelor care captează imaginea.

Iată de ce: pentru a obţine o ce este viziunea segmentară cît mai clară cu o cameră obscură, orificiul prin care razele de lumină sunt proiectate ar trebui să fie cît mai mic. Pe masură ce orificiul devine mai mic, fenomenul de difracţie devine din ce în ce mai semnificativ, rezultînd într-o imagine neclară.

Pe lîngă asta, energia semnalului optic care trece printr-o găurică mică este foarte redusă.

Segmentare Tapestry Segmentarea la nivel de piață din punct de vedere comportamental pentru cartierele din S. V-ați creat marca pentru a deservi nevoile clienților dvs. Segmentarea Tapestry vă poate ajuta să creați o viziune pentru strategia dvs. Personalizați experiențele și dezvoltați clienți fideli în cadrul bazei dvs.

Scopul lentilelor este de a menţine geometria camerei obscure, în timp ce dimensiunile orificiului sunt suficient de mari ca difracţia să fie nesemnificativă. Lentilele prezintă şi ele o serie întreagă de alte probleme: aberaţii cromatice, radiale, distorsiuni şi alte efecte nedorite, însă constituie un substanţial avantaj faţă de camera obscură. Fotometria Fotometria se ocupă cu măsurătoarea luminii.

Fotometria este foarte importantă pentru CV, datorită dificultăţii stabilirii unei relaţii cantitative între caracteristicile pierderea bruscă a vederii ale unui obiect, condiţiile de iluminare şi imaginea obţinută.

Intensitatea unui pixel dintr-o imagine depinde de cantitatea de lumină reflectată în direcţia elementului fotosensibil; cantitatea de lumină reflectată însă depinde atît de natura suprafeţei reflectante cît şi de direcţia şi intensitatea surselor de iluminaţie, cum ilustrează şi figura 2 în ce este viziunea segmentară în care tipografia poate reproduce diferenţele.

Figura 2: Acelaşi obiect fotografiat cu trei lumini ambiante diferite. Care e culoarea adevărată? Să presupunem că dorim să implementăm un sistem care numără bilele roşii din cîmpul vizual al unei camere de luat vederi.

Cum putem deosebi o bilă roşie sub lumină albă de o bilă albă luminată cu un bec roşu? Dacă nu ştim nimic despre culoarea sursei de lumină sau a suprafeţei, nu le putem deosebi! Acesta este un exemplu de indeterminare: putem afla culoarea sursei de lumină dacă ştim culoarea bilei, şi putem afla culoarea bilei dacă ştim culoarea sursei.

E însă imposibil să extragem informaţii despre ambele dintr-o singură imagine. Numărătorul de bile roşii este un proiect foarte simplu, şi totuşi o soluţie a problemei nu este evidentă.

Ce putem face în cazuri mult mai complicate, cum ar fi recunoaşterea feţelor umane, detectarea obstacolelor în aer liber -- caz în care un nor poate schimba drastic condiţiile de iluminare -- sau în alte aplicaţii în care sursele de lumină sunt incontrolabile sau în schimbare?

Problema inconsistenţei culorilor în timp este extrem de dificilă. Deşi au existat, şi există în continuare, cercetători care studiază ce este viziunea segmentară de creştere a robusteţii sistemelor bazate pe analiza culorilor, se pare că ideea de a utiliza culoarea pentru a obţine mai multă informaţie decît cea din imagini alb-negru este nepopulară.

Captarea imaginii Captarea imaginii nu este probabil un domeniu de cercetare academică, însă face parte din cunoştinţele obligatorii pentru cei care lucrează în CV. Putem privi o imagine ca fiind o funcţie, definită în două dimensiuni cele două axe ale imaginii a cărei valoare este culoarea sau intensitatea luminii, în cazul ce este viziunea segmentară alb-negru. În această accepţiune, atît domeniul cît şi codomeniul funcţiei sunt continue. Pentru că fiecare element fotosensibil are dimensiuni finite, în procesul de captare a imaginii domeniul este discretizat într-o grilă; fiecare celulă a grilei corespunde unui element fotosensibil pixel.

Această transformare din spaţiul continuu în cel discret se numeşte eşantionare sampling. În plus, valoarea culorii sau a intensităţii luminii este de asemenea într-un spaţiu continuu; aparatele vor discerne însă un număr finit de ce este viziunea segmentară diferite. Aceasta este cuantizarea valorilor. De exemplu aparatele de filmat alb-negru se limitează adesea la nivele de gri.

ce este viziunea segmentară

O bună înţelegere a limitărilor fizice şi teoretice ale senzorilor este un element cheie în adaptarea algoritmilor pentru diferitele aplicaţii.

Dacă putem răspunde în mod rezonabil la o astfel de întrebare, deschidem posibilitatea foarte multor aplicaţii: căutare de imagini pe Internet sau în biblioteci digitale sau recunoaşterea obiectelor prin compararea cu o imagine-prototipcare la rîndul lor permit apoi aplicaţii mult mai sofisticate.

Cu toate că întrebarea asta pare simplă, chiar şi pentru un om răspunsul nu este întotdeauna evident. Din fericire algebra ne pune la dispoziţie nişte unelte foarte simple cu care putem rezolva în mod foarte eficace măcar o parte din problemă.

Dacia 1310 GTL

Pentru fiecare astfel de parametru obţinem o valoare. Asamblăm pentru fiecare imagine colecţia aceasta de valori într-un vector. Dacă avem n valori diferite pentru o imagine, obţinem un vector într-un spaţiu n-dimensional.

Realizați profilul piețelor dvs. țintă

În general această soluţie extremă nu este practică, din două motive: Vrem ca toate imaginile cu care operăm să fie reprezentate de vectori cu acelaşi număr de dimensiuni, pentru că aceasta este crucial pentru a le compara 2 Numărul de pixeli dintr-o imagine este de obicei mult prea mare, comparat cu numărul de trăsături care ne interesează. Adesea vrem să comprimăm descrierea imaginii într-un număr relativ mic de trăsături de la cîteva la cîteva sute.

Odată ce avem o descriere a unei imagini printr-un vector, putem folosi două metrici simple pentru a compara vectorii: Putem calcula distanţa dintre doi vectori; Putem calcula unghiul plan dintre doi vectori.

A doua metodă este recomandabilă, pentru că este insenzitivă la scalarea vectorului de exemplu, pentru parametrii exemplificaţi mai sus, unghiul dintre doi vectori nu se schimbă dacă dublăm dimensiunea uneia dintre ele. Ambele metrici se pot calcula foarte uşor: prima necesită n scăderi, iar a două n înmulţiri şi adunări plus un radical lăsăm detaliile pe seama unui curs introductiv de algebră lineară. Figura 3: Pentru a compara două imagini măsurăm unele trăsături ale lor; valorile trăsăturilor formează în vectori într-un spaţiu n-dimensional 3-dimensional în această figură.

Dar acesta este un progres substanţial; în mod surprinzător, foarte multe din trăsăturile relativ simple din exemplele de mai sus se dovedesc foarte eficace în practică pentru a compara imagini.

Baze de date multimedia Ce este viziunea segmentară nu sunt un subiect central în CV în robotică, vom trece în revistă tehnicile de căutare a imaginilor în bazele de date multi-media. Distincţia între între procesul de căutare a unei imagini după conţinut şi cel de recunoaştere a imaginii este destul de fină.

Orange lansează o nouă viziune şi o nouă campanie de brand

Numeroase sisteme de recunoaştere pot fi folosite pentru a căuta imagini într-o bază de date. Distincţia constă în faptul că, în cazul bazelor de date, imaginile sunt disponibile înainte de a începe căutarea deci ele pot fi pre-procesate.

Putem astfel crea structuri de date off-line cu algoritmi prea costisitori pentru recunoaşterea interactivă a obiectelor. Să luăm pentru exemplu un sistem care sumarizează filme video; dorim să folosim acest sistem pentru a vedea numai secvenţele în care apare un anumit actor.

Dacă sistemul poate înregistra filmul pentru prelucrare, tehnicile folosite sunt foarte diferite decît în cazul în care trebuie să recunoască insul atunci cînd apare la televizor. Există două tipuri de căutări: cele ce este viziunea segmentară cer de la utilizator o imagine-exemplu, şi cele care pornesc de la o interogare sub formă de cuvinte. Asemenea tipuri de sisteme, deşi departe de a fi perfecte, există deja în operaţie pe Internet.

Rezultatul unei căutări executate de noi este prezentat în figura 4. Figura 4: Căutarea în baze de date de imagini. Acestea sunt rezultatele obţinute pornind de la imaginea din stînga-sus, folosind sistemul dezvoltat la INRIA. Utilizatorul le selecţionează pe acelea care sunt reprezentative. Cum eram în căutare de vitralii, le-am selecţionat pe cele trei şi am lansat o nouă căutare.

De data aceasta, algoritmul a găsit cinci noi imagini reprezentînd vitralii. Recunoaşterea obiectelor Pentru a recunoaşte obiecte, se porneşte de la un set de modele ale obiectelor; cînd o imagine este prezentată sistemului pentru analiză, modelele disponibile sunt folosite pentru a determina care sunt obiectele din imagine.

  • В Диаспаре же он не смог бы познакомиться со всеми и за тысячу жизней; подобное ощущение вызывало у Хилвара неясную депрессию, хотя он и понимал всю иррациональность этого чувства.
  • Ею здесь пользуются не столь уж .
  • Tratament cu miopia astigmatismului
  • Relevanță pentru deficiențe de vedere

Problemele de rezolvat sunt însă foarte dificile: pentru a recunoaşte un obiect într-o imagine, ar trebui să ştim cum arată văzut din orice poziţie, şi cu orice sursă de iluminare. În practică această cerinţă este imposibil de satisfăcut.

ce este viziunea segmentară

Segmentare O alta problemă fundamentală în CV este cea de a separa într-o imagine diferitele obiecte care apar. Dificultatea acestei probleme variază enorm în funcţie de imaginea cu pricina; cu cît iluminaţia este mai uniformă, obiectele au culori mai contrastante şi imaginea conţine mai puţin zgomot, cu atît problema segmentării este mai simplă.

Figura 5: Segmentarea de imagini încearcă să identifice obiectele care apar într-o imagine adică să atribuie fiecare pixel unui obiect. Acest exemplu arată un original şi rezultatul segmentării, cu conturul trasat în jurul diferitelor obiecte identificate.

Există foarte multe metode pentru a segmenta imagini. Putem face asta fie cu informaţii de la utilizator, fie alegînd punctele de contrast maxim, fie alte informaţii, depinzînd de aplicaţie.

Rulăm apoi un proces iterativ de calcul în care fiecare punct este atribuit în aceeaşi regiune cu cel mai apropiat vecin. Acest proces se poate efectua foarte eficace pe o maşină cu mai multe procesoare. Algoritmul se termină cînd fiecare punct este atribuit uneia dintre regiunile iniţiale. Imaginea 5 arată un exemplu de imagine segmentată automat pornind de la cîteva puncte etichetate manual. Mozaicuri şi reconstrucţie Problema mozaicurilor este de a îmbina a mai multe imagini parţiale ale unei scene într-o singură imagine cît mai cuprinzătoare.

Una dintre aplicaţiile acestei tehnici este alcătuirea unor hărţi detaliate din imagini aeriene. Mult mai spectaculos şi mai dificil este să folosim o secvenţă video pentru a construi o imagine de ansamblu, ca în figura 6. Ce este viziunea segmentară 6: Reconstrucţia unei scene din imagini parţiale. Dificultatea majoră a alcătuirii mozaicurilor constă în selecţionarea regiunilor din fiecare imagine care trebuie folosite în imaginea panoramică, şi mai ales în calculul deformărilor aplicate fiecărei regiuni pentru ca ele să se îmbine corect.

Gradul de dificultate depinde de mişcarea ce este viziunea segmentară care camera de luat vederi o întreprinde. În cazul din figura 6camera a efectuat două rotaţii, în plan orizontal şi vertical, de unde imaginea panoramică în forma de cruce.

O aplicaţie originală a citirea dăunează vederii este utilizarea lor pentru ghidarea vehiculelor robotice în medii controlate.

Computer Vision

Un proiect al Institutul de Robotica al Universităţii Carnegi Mellon utilizează mozaicuri imense, formate din imagini ale podelei unei hale, pentru a permite localizarea în interior a unei echipe de elevatoare robotizate. În timpul funcţionării, celelalte elevatoare pleacă de la puncte fixe, şi compară încontinuu imaginea de la propria cameră cu imaginea panoramică obţinută în prealabil.

În felul acesta se poate obţine o localizare cu o precizie de cîţiva milimetri. Mişcare, urmărire şi analiza secvenţelor de imagini În numeroase situaţii informaţia vizuală este captată în mod continuu, în intenţia de a detecta schimbările care se petrec. Un exemplu clasic provine din aplicaţiile de ce este viziunea segmentară surveillance. Dacă avem o incintă cu un sistem de camere video a căror orientare poate fi controlată de la distanţă, vrem ca în cazul în care un intrus este descoperit, camerele să-şi schimbe orientarea astfel ce este viziunea segmentară intrusul să rămînă mereu în cîmpul vizual.

În acest caz va trebui să calculăm mişcarea siluetei între fiecare două imagini consecutive.

Osteodensitometrie

Figura 7: Urmărire automată a unui intrus. Sistemul va detecta şi urmări silueta, astfel încît să rămînă mereu în centrul imaginii. O altă posibilă aplicaţie este navigarea inflamație a ochilor și vedere încețoșată robotizate vedeţi exemplul NAVLAB în articolul despre cercetarea în roboticăsau monitorizarea automată ce este ce este viziunea segmentară segmentară traficului.

În cadrul unui proiect de cercetare al universităţii Stanford din California, s-au dezvoltat sisteme care permit detectarea şi urmărirea siluetelor automobilelor pe străzi. Urmărind viteza de mişcare a automobilelor în imagine se poate evalua viteza lor reală; se pot detecta în felul acesta fie excesele de viteza, fie refacerea vederii la p de circulaţie.

În cazul automobilelor robotizate, urmărirea contururilor celorlalte maşini din cîmpul vizual este folosită pentru a evita coliziunile. Exista numeroşi algoritmi pentru analiza mişcării şi urmărirea contururilor. Poate cei mai simpli şi mai răspîndiţi sunt cei bazaţi pe analizarea fluxului optic optical flow.

Înțelegeți ce îi face unici pe clienții dvs.

O metodă de a determina deplasarea fiecărui pixel între două imagini succesive, pornind de la presupunerea că în ce este viziunea segmentară culorile variază gradual. Să presupunem că imaginea este un gri din ce în ce mai închis, de la stînga la dreapta. Pentru a determina mişcarea, comparăm culoarea unui punct din imaginea originală cu a unui punct din cea finală; dacă punctul în final tabel de testare a vederii în vector mai închis la culoare, obiectul s-a deplasat spre stînga.

Pentru fiecare punct din imagine se obţine astfel un vector care indică direcţia şi deplasarea punctului pentru a ajunge la poziţia sa din imaginea succesivă. În felul acesta, pentru a urmări un contur de-a lungul unei secvenţe video, putem aplica aceiaşi vectori de deplasare fiecărui punct de pe contur. Stereoscopie Dacă există o tehnologie consacrată în CV, atunci e vorba de stereoscopie.

Segmentare Tapestry

Stereoscopia este procedeul prin care se poate obţine informaţie tridimensională pornind de la două sau mai multe imagini. Principiul este cel pe care se bazează percepţia umană. Faceţi următorul experiment: ţineţi pentru cîteva secunde un deget la cîţiva centimetri de ochi.

Depărtaţi apoi degetul la distanţa maximă posibilă şi încercaţi din nou; de data aceasta, deplasarea va fi considerabil mai mică. Distanţa dintre poziţiile degetului în cele doua imagini cea de la ochiul stîng şi cea de la cel drept se numeşte disparitate. Ea este proporţională cu distanţa dintre ochi şi invers proporţională cu distanţa între deget şi ochi.

Figura 8 explică procedeul folosit de algoritmii pentru procesarea imaginilor stereoscopice. Dacă reuşim să identificăm punctele corespunzătoare din cele două imagini putem calcula disparitatea d.

Dacă putem calcula z pentru fiecare punct din imagine, înseamnă că putem afla distanţele pînă la toate punctele vizibile în ambele imagini. Figura 8: O scenă este înregistrată din poziţii diferite a.

Rezultatul constă în două imagini b. Algoritmul stabileşte corespondenţe între pixelii celor două imagini care provin din acelaşi punct de pe obiect c.

Aplicaţiile stereoscopiei sunt nenumărate: practic orice sistem care trebuie să măsoare distanţe rapid, fără prea mare precizie, poate folosi stereoscopia. Calcularea precisă a unui model 3D pornind de la un sistem ce este viziunea segmentară este însă dificilă, cerînd o calibrare ce este viziunea segmentară parametrilor sistemului, f şi B foarte precisă.

Preţul scăzut al sistemelor stereoscopice şi relativa simplitate a algoritmilor le face foarte atractive. Figura 9 prezintă stereoscopia aplicată folosind imagini aeriene.

ce este viziunea segmentară

Figura 9: Pornind de la două camere de luat vederi montate pe un avion şi un sistem stereoscopic abaterea vederii de la calibrat, se pot obţine hărţi de elevaţie; din acestea se poate apoi genera un model tridimensional aproximativ. Practic orice algoritm care determină parametri de funcţionare poate fi atribuit acestei categorii. Unul din autori lucrează la implementarea unui astfel de sistem.

Acesta foloseşte o reţea neurală şi un clasificator bayesian.

Asevedeași