얼룩 추적이란 무엇입니까?

얼룩 추적은 컴퓨터가 이미지 내에서 물체의 움직임을 식별하고 추적 할 수있는 방법입니다. 얼룩은 컴퓨터가 개체로 식별하는 픽셀 그룹입니다. 예를 들어 사람은 얼룩 일 수 있습니다. 이 추적 방법을 통해 컴퓨터는 연속적인 프레임에서 얼룩의 위치를 ​​찾을 수 있습니다. 실제로, 컴퓨터는 물체의 움직임, 컴퓨터 화 된 이미지 분석 및 컴퓨터 비전 개발에 응용할 수있는 능력을 봅니다.

컴퓨터가 얼룩을 추적하려면 먼저이를 정의해야합니다. 얼룩 추적의 첫 번째 단계는 이미지에서 얼룩을 감지하는 프로그램을 만드는 것입니다. 컴퓨터는 유사한 조명 값 또는 색상 값을 가진 픽셀을 그룹화하여 얼룩을 찾습니다. 실제 세계에서는 모든 표면에 미묘한 차이가 있으므로 컴퓨터가 하나의 조명 또는 색상 값만 선택한 경우 블롭은 몇 픽셀에 불과하므로 이미지를 완전한 단위를 나타내는 유용한 구성 요소로 그룹화 할 때 쓸모가 없습니다.

육안으로 볼 수있는 물체 간의 구별을 모방하는 얼룩 탐지 시스템을 만드는 것은 프로그래머의 책임입니다. 그녀는 공차 임계 값을 프로그램에 작성하여 컴퓨터에 얼룩에서 발생할 수있는 값의 최대 차이를 알려줍니다. 프로그래머는 이미지의 일부를 정확하게 식별 할 수있을 때까지 얼룩 탐지 프로그램을 테스트하고 개선합니다.

다음으로 프로그래머는 컴퓨터가 블롭의 움직임을 추적 할 수있는 방법을 만들어야합니다. 컴퓨터가 동일한 블롭에 대해 다음 프레임을 간단하게 스캔 할 수 없으므로 블롭의 모양과 값이 움직일 때 변경 될 수 있기 때문에 어렵습니다. 예를 들어, 앉은 사람이 일 어설 수 있습니다. 컴퓨터는 새 이미지에서 얼룩을 감지하고 각 프레임에있는 겉보기에는 다른 얼룩간에 의미있는 연결을 만들어야합니다. 프로그래머는 위치, 크기 및 색상을 포함한 요인의 상대적 중요도를 정의하는 방정식을 작성하며, 결과는 새 프레임의 얼룩이 이전 레이블과 동일한 레이블을 수신 할 수있을 정도로 유사한지를 결정하는 데 도움이됩니다.

Blob 추적은 특히 이미지를 분석하는 다른 방법과 결합 될 때 강력한 도구입니다. 예를 들어, 컴퓨터는 가장자리를 감지하기 위해 한 픽셀과 다음 픽셀 사이의 고 대비 영역을 식별합니다. 일부 프로그램은 융기 감지 방법을 사용하여 표면의 윤곽을 결정합니다.

이러한 기능을 통해 컴퓨터는 정교한 이미지 분석을 수행 할 수 있습니다. 자동화 된 시스템은 사람이 검토 할 수있는 것보다 더 많은 이미지를 스캔 할 수 있습니다. Blob 추적을 포함한 툴킷을 사용하여보다 자세한 검토가 필요한 관심 이미지를 식별하고 해당 섹션을 인간에게 전달할 수 있습니다.

Blob 추적의 또 다른 적용은 컴퓨터 비전 및 로봇 공학입니다. 이와 같은 기술이 더욱 정교 해짐에 따라 로봇은 인간 두뇌의 이미지 처리와 비슷한 방식으로 이미지에서 의미를 얻을 수 있습니다. 컴퓨터는 정보를 수동으로 입력하지 않고도 정보를 받아 이전보다 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 로봇은 주변 세계를 볼 수 있습니다.