Che cos'è il rilevamento BLOB?
Il tracciamento BLOB è un metodo mediante il quale i computer possono identificare e tracciare i movimenti degli oggetti all'interno delle immagini. Un BLOB è un gruppo di pixel che il computer identifica come oggetto. Una persona, ad esempio, potrebbe essere un blob. Questo metodo di tracciamento consente al computer di trovare la posizione del BLOB nei frame successivi. In effetti, il computer vede il movimento dell'oggetto, un'abilità che ha applicazioni nell'analisi computerizzata delle immagini e nello sviluppo della visione del computer.
Prima che un computer possa tracciare i BLOB, deve definirli. Il primo passo nel tracciamento dei BLOB è la creazione di un programma che rileva i BLOB in un'immagine. Il computer trova le macchie raggruppando i pixel con valori di luce o valori di colore simili insieme. Nel mondo reale, ogni superficie presenta sottili variazioni, quindi se il computer ha selezionato solo un valore di luce o colore, un blob potrebbe essere solo di pochi pixel, il che è inutile quando si cerca di raggruppare le immagini in componenti utili che rappresentano unità complete.
È responsabilità del programmatore creare un sistema di rilevamento BLOB che imiti le distinzioni tra oggetti che l'occhio umano può vedere. Lo fa scrivendo una soglia di tolleranza nel programma, che indica al computer la massima differenza tra i valori che possono verificarsi in un BLOB. I programmatori testano e perfezionano i programmi di rilevamento BLOB fino a quando non sono in grado di identificare correttamente parti di immagini.
Successivamente, il programmatore deve creare un modo per il computer per monitorare il movimento dei BLOB. Questo è difficile perché il computer non può semplicemente scansionare il fotogramma successivo per lo stesso BLOB: la forma e i valori di un BLOB possono cambiare mentre si sposta. Ad esempio, una persona seduta potrebbe alzarsi. Il computer deve rilevare i BLOB nella nuova immagine e stabilire connessioni significative tra i BLOB apparentemente diversi presenti in ciascun frame. I programmatori creano equazioni che definiscono l'importanza relativa di fattori tra cui posizione, dimensione e colore, e i risultati lo aiutano a decidere se il BLOB nel nuovo frame è abbastanza simile al BLOB precedente per ricevere la stessa etichetta.
Il tracciamento BLOB è uno strumento potente, soprattutto se combinato con altri metodi di analisi delle immagini. Ad esempio, i computer identificano le aree ad alto contrasto tra un pixel e il successivo per rilevare i bordi. Alcuni programmi utilizzano metodi di rilevamento della cresta per determinare il contorno di una superficie.
Queste capacità consentono ai computer di condurre sofisticate analisi delle immagini. Un sistema automatizzato è in grado di scansionare più immagini di quelle che i revisori umani potrebbero osservare. Utilizzando il suo toolkit, incluso il tracciamento dei BLOB, è possibile identificare immagini di interesse che richiedono una revisione più dettagliata e inoltrare tali sezioni a un essere umano.
Un'altra applicazione del tracciamento BLOB è in visione artificiale e robotica. Man mano che tecniche come questa diventano più raffinate, i robot saranno in grado di ottenere il significato dalle immagini in un modo che si avvicina all'elaborazione delle immagini nel cervello umano. I computer potrebbero ricevere informazioni senza averle inserite manualmente, ottenendo più informazioni che mai. I robot potevano vedere il mondo intorno a loro.