Lekce 9 - Detekce podobných vlastností a objektů v obrázku v Pythonu
V předchozí lekci, Porovnávání vzorů a detekce rohů a čar v obrázcích v Pythonu, jsme se zaměřili na porovnávání předem daných vzorů (Template matching) v obrázku a detekci rohů a čar v obrázku v knihovně OpenCV.
V dnešním Python tutoriálu o práci s obrazem a videem se podíváme zas na zajímavější využití knihovny OpenCV, jedná se o detekci a porovnávání vlastností 2 obrázků. Dále si vyzkoušíme podle mého nejzajímavější téma a tím je detekce objektů pomocí Haar Cascade.
Detekce podobných vlastností se používá pro detekci objektů, které jsou nějakým způsobem odlišné od vzoru, jako v našem případě otočené o 180°.
Porovnávání vlastností dvou obrázků
K detekci podobných vlastností mezi obrázky využijeme metodu porovnávání hrubou silou neboli Brute Force Matching.
Potřebovat budeme hlavní obrázek a template. Jako hlavní obrázek použiji tento obrázek rakety Falcon 9:
A jako template tento:
Jak můžete vidět, template je otočený o 180°, což by nám
u porovnávání vzorů v předešlých lekcí zabránilo vzor poznat.
Princip
Nejdříve si řekneme, jak to bude celé fungovat. Jako první najdeme u obou obrázků všechny jejich vlastnosti a vytvoříme deskriptory, které
...konec náhledu článku...
Pokračuj dál
Došel jsi až sem a to je super! Věříme, že ti první lekce ukázaly něco nového a užitečného.
Chceš v kurzu pokračovat? Přejdi do prémiové sekce.
Koupit pouze tento kurz
Získej okamžitý přístup ke kurzu bez
časového omezení.
100 Kč
Obsah článku spadá pod licenci Premium, koupí článku souhlasíš se smluvními podmínkami.
- Přístup k jednotlivým lekcím dle způsobu pořízení.
- Kvalitní znalosti v oblasti IT.
- Dovednosti, které ti pomohou získat vysněnou a dobře placenou práci.
Popis článku
Požadovaný článek má následující obsah:
V Python tutoriálu se pomocí knihovny OpenCV naučíme detekovat podobné vlastnosti, které mezi sebou mají dva obrázky nebo objekty v obrázcích.
Kredity získáš, když podpoříš naši síť. To můžeš udělat buď zasláním symbolické částky na podporu provozu nebo přidáním obsahu na síť.
