Что такое отслеживание BLOB-объектов?

Отслеживание BLOB-объектов - это метод, с помощью которого компьютеры могут идентифицировать и отслеживать движения объектов на изображениях. BLOB-объект - это группа пикселей, которые компьютер идентифицирует как объект. Человек, например, может быть каплей. Этот метод отслеживания позволяет компьютеру находить позицию большого двоичного объекта в последовательных кадрах. По сути, компьютер видит движение объекта, способность, которая применяется в компьютерном анализе изображений и в развитии компьютерного зрения.

Прежде чем компьютер сможет отслеживать большие двоичные объекты, он должен определить их. Первым шагом в отслеживании блобов является создание программы, которая обнаруживает капли в изображении. Компьютер находит капли, группируя пиксели с одинаковыми значениями освещения или значениями цвета вместе. В реальном мире каждая поверхность имеет тонкие вариации, поэтому, если компьютер выбрал только один источник света или значение цвета, блоб может составлять всего несколько пикселей, что бесполезно при попытке сгруппировать изображения в полезные компоненты, представляющие целые единицы.

Программист обязан создать систему обнаружения блобов, которая имитирует различия между объектами, которые может видеть человеческий глаз. Она делает это, записывая в программу порог допуска, который сообщает компьютеру максимальную разницу между значениями, которые могут встречаться в BLOB-объекте. Программисты тестируют и улучшают программы обнаружения блобов, пока не смогут правильно идентифицировать части изображений.

Затем программист должен создать для компьютера способ отслеживания движения больших двоичных объектов. Это сложно, потому что компьютер не может просто сканировать следующий кадр на предмет того же самого большого двоичного объекта: форма и значения большого двоичного объекта могут изменяться при его перемещении. Например, сидящий человек может встать. Компьютер должен обнаружить капли в новом изображении и установить значимые связи между, казалось бы, разными каплями, присутствующими в каждом кадре. Программисты создают уравнения, которые определяют относительную важность факторов, включая местоположение, размер и цвет, и результаты помогают ему решить, достаточно ли большой двоичный объект в новом кадре, чтобы предыдущий большой двоичный объект получил ту же метку.

Отслеживание BLOB-объектов является мощным инструментом, особенно в сочетании с другими методами анализа изображений. Например, компьютеры идентифицируют области высокой контрастности между одним пикселем и следующим, чтобы обнаружить края. Некоторые программы используют методы определения гребней для определения контура поверхности.

Эти способности позволяют компьютерам проводить сложный анализ изображений. Автоматизированная система может отсканировать больше изображений, чем могли бы рассмотреть рецензенты. Используя его инструментарий, включая отслеживание BLOB-объектов, он может определять интересующие изображения, которые требуют более детального просмотра, и направлять эти разделы человеку.

Другое применение отслеживания BLOB-объектов в компьютерном зрении и робототехнике По мере того, как подобные методы станут более изощренными, роботы смогут собирать смыслы из изображений способом, который приближается к обработке изображений в человеческом мозге. Компьютеры могут получать информацию, не вводя ее вручную, получая больше информации, чем когда-либо прежде. Роботы могли видеть мир вокруг них.