Opzioni all'interno di OpenCV correlate all'analisi e alla segnalazione delle differenze di immagine

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Scenario: Vista stazionaria con campioni sequenziali con timestamp in colori 2D dove il confronto viene eseguito solo tra una coppia di campioni vicini.

Sfondo:

Domande:

  • Considerate le informazioni fornite, quali ulteriori informazioni sarebbero utili?
  • Quali analisi e soluzioni di reportistica esistenti all'interno di OpenCV dovrei esaminare di più?

Aggiornamenti:

  • Qual è la fonte di queste immagini? Ho astratto l'intento di un problema fino al punto di evitare di distorcere il modo in cui le risposte concettualizzano le soluzioni correlate. Disclosure-of-Problem-Domain: E 'possibile che mi sbaglio circa il valore di astrarre il dominio del problema, e dal momento che è già stato indovinato, io confermo il dominio è any-alto valore automatizzate Test della GUI di complessità relativamente bassa. Attualmente, sembra che il semplice test di regressione basato sul cambiamento pixel per pixel, che viene quindi ordinato in base alla percentuale di variazione dei pixel su base pair-by-pair, sia veloce e produca valore, ma template uguagliano suggerito da Martin Beckett potrebbe consentire per i test cross-platform, anche se ancora una volta non sapere molto su OpenCV, o il dominio della visione artificiale, è difficile diciamo che un approccio così complesso o prezioso potrebbe essere al momento.
  • Che cosa è lo stesso? Dipende dalle soluzioni offerte da OpenCV nel contesto dell'analisi e della segnalazione delle differenze di immagine. Eventuali artefatti correlati alla cattura dovrebbero / dovrebbero essere presi in considerazione nell'analisi di confronto. Idealmente, la segnalazione delle differenze dovrebbe per impostazione predefinita (o la codifica predittiva) solo modifiche significative dello stato del materiale del profilo in un modo che consente di dare priorità alla risposta manuale.
  • Quali sono le circostanze dell'acquisizione dell'immagine? Tutte le coppie sono campionati in un ambiente altamente controllato con la stessa vista stazionaria / angolo, illuminazione, esposizioni, messa a fuoco, ecc.
posta blunders 09.03.2012 - 17:23
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1 risposta

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Hai coppie di immagini che vuoi confrontare?

Qual è la fonte di queste immagini?
vale a dire. Schermate di un'app di prova gui o CCTV rumorosa di bassa qualità

Quali sono le circostanze dell'immagine?
È la stessa telecamera fissa calibrata con la stessa angolazione. Sono questi scatti a mano libera a diverse esposizioni, messa a fuoco e angolo

Che cosa costituisce "lo stesso"?
vale a dire. Ogni valore di pixel identico. L'opera d'arte non manca. È la stessa persona. Sono entrambe le immagini di un albero

Fondamentalmente si tratta di due approcci, istogramma e struttura.
Gli approcci dell'istogramma contano solo il numero di pixel di ciascun colore nelle due immagini. Se stai solo cercando di trovare la coppia che è una faccia, allora avere una percentuale simile di pixel colorati della pelle è probabilmente abbastanza buona. Per la pelle lo fai spesso in uno spazio cromatico diverso.

Struttura significa cercare particolari forme e oggetti nella scena. Esiste un tutorial su corrispondenza dei modelli . Ma questo normalmente richiede immagini molto simili di alta qualità (stesso angolo, scala, esposizione). O ci sono procedure più complesse per identificare le caratteristiche e cercare modelli nel rapporto di varie distanze - questo è come funziona la maggior parte dei dati biometrici.

modifica: se si confrontano immagini molto simili, ad esempio schermate da uno strumento di test dell'interfaccia grafica, e si ha solo bisogno di sapere se due sono identici, è necessario calcolare un hash dell'immagine e confrontarla.
Il più semplice è solo un istogramma di valori di pixel, ma questo non verrebbe rilevato se una finestra identica si fosse spostata sullo schermo, ad esempio. Il prossimo più semplice è un elenco di funzionalità trovate da SURF

    
risposta data 09.03.2012 - 18:04
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