私のアプローチは問題を一般化し、実際には青色の領域に近い赤色と白色のストリップパターン(水平または垂直)を探します。したがって、それはアメリカの旗だけがこのパターンを持っているシーンのために働く。
私のアプローチはJavaで開発され、Marvin Frameworkを使用します。
アルゴリズム:
- アメリカンフラグの同じ色で画素のみを保持するカラーフィルタ。
- このパターンは、青色領域に囲まれているかどうかをチェック
- セグメントを小領域(ノイズ)のパターンを削除垂直赤と白のストリップパターン
- の検索エリアを水平赤と白のストリップパターン
- を探します。
入力:
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/R9RGM.jpg)
カラーフィルター:
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/iQh4Q.png)
フラグ:
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/YYEhY.png)
もっと興味深いのは、多くのフラグがある場合のパフォーマンスです。
入力:
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/mkCfA.jpg)
カラーフィルタ:
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/HPpME.png)
パターンマッチング:
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/a8rUo.png)
旗:
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/XQOdE.png)
ソースコード:
import static marvin.MarvinPluginCollection.*;
public class AmericanFlag {
public AmericanFlag(){
process("./res/flags/", "flag_0", Color.yellow);
process("./res/flags/", "flag_1", Color.yellow);
process("./res/flags/", "flag_2", Color.yellow);
process("./res/flags/", "flag_3", Color.yellow);
process("./res/flags/", "flag_4", Color.blue);
}
private void process(String dir, String fileName, Color color){
MarvinImage originalImage = MarvinImageIO.loadImage(dir+fileName+".jpg");
MarvinImage image = originalImage.clone();
colorFilter(image);
MarvinImageIO.saveImage(image, dir+fileName+"_color.png");
MarvinImage output = new MarvinImage(image.getWidth(), image.getHeight());
output.clear(0xFFFFFFFF);
findStripsH(image, output);
findStripsV(image, output);
MarvinImageIO.saveImage(output, dir+fileName+"_1.png");
MarvinImage bin = MarvinColorModelConverter.rgbToBinary(output, 127);
morphologicalErosion(bin.clone(), bin, MarvinMath.getTrueMatrix(5, 5));
morphologicalDilation(bin.clone(), bin, MarvinMath.getTrueMatrix(15, 15));
MarvinImageIO.saveImage(bin, dir+fileName+"_2.png");
int[] centroid = getCentroid(bin);
image.fillRect(centroid[0], centroid[1], 30, 30, Color.yellow);
int area = getMass(bin);
boolean blueNeighbors = hasBlueNeighbors(image, bin, centroid[0], centroid[1], area);
if(blueNeighbors){
int[] seg = getSegment(bin);
for(int i=0; i<4; i++){
originalImage.drawRect(seg[0]+i, seg[1]+i, seg[2]-seg[0], seg[3]-seg[1], color);
}
MarvinImageIO.saveImage(originalImage, dir+fileName+"_final.png");
}
}
private boolean hasBlueNeighbors(MarvinImage image, MarvinImage bin, int centerX, int centerY, int area){
int totalBlue=0;
int r,g,b;
int maxDistance = (int)(Math.sqrt(area)*1.2);
for(int y=0; y<image.getHeight(); y++){
for(int x=0; x<image.getWidth(); x++){
r = image.getIntComponent0(x, y);
g = image.getIntComponent1(x, y);
b = image.getIntComponent2(x, y);
if(
(b == 255 && r == 0 && g == 0) &&
(MarvinMath.euclideanDistance(x, y, centerX, centerY) < maxDistance)
){
totalBlue++;
bin.setBinaryColor(x, y, true);
}
}
}
if(totalBlue > area/5){
return true;
}
return false;
}
private int[] getCentroid(MarvinImage bin){
long totalX=0, totalY=0, totalPixels=0;
for(int y=0; y<bin.getHeight(); y++){
for(int x=0; x<bin.getWidth(); x++){
if(bin.getBinaryColor(x, y)){
totalX += x;
totalY += y;
totalPixels++;
}
}
}
totalPixels = Math.max(1, totalPixels);
return new int[]{(int)(totalX/totalPixels), (int)(totalY/totalPixels)};
}
private int getMass(MarvinImage bin){
int totalPixels=0;
for(int y=0; y<bin.getHeight(); y++){
for(int x=0; x<bin.getWidth(); x++){
if(bin.getBinaryColor(x, y)){
totalPixels++;
}
}
}
return totalPixels;
}
private int[] getSegment(MarvinImage bin){
int x1=-1, x2=-1, y1=-1, y2=-1;
for(int y=0; y<bin.getHeight(); y++){
for(int x=0; x<bin.getWidth(); x++){
if(bin.getBinaryColor(x, y)){
if(x1 == -1 || x < x1){ x1 = x; }
if(x2 == -1 || x > x2){ x2 = x; }
if(y1 == -1 || y < y1){ y1 = y; }
if(y2 == -1 || y > y2){ y2 = y; }
}
}
}
return new int[]{x1,y1,x2,y2};
}
private void findStripsH(MarvinImage imageIn, MarvinImage imageOut){
int strips=0;
int totalPixels=0;
int r,g,b;
int patternStart;
boolean cR=true;
int patternLength = -1;
for(int y=0; y<imageIn.getHeight(); y++){
patternStart = -1;
strips = 0;
patternLength=-1;
for(int x=0; x<imageIn.getWidth(); x++){
r = imageIn.getIntComponent0(x, y);
g = imageIn.getIntComponent1(x, y);
b = imageIn.getIntComponent2(x, y);
if(cR){
if(r == 255 && g == 0 && b == 0){
if(patternStart == -1){ patternStart = x;}
totalPixels++;
} else{
if(patternLength == -1){
if(totalPixels >=3 && totalPixels <= 100){
patternLength = (int)(totalPixels);
} else{
totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1;
}
} else{
if(totalPixels >= Math.max(patternLength*0.5,3) && totalPixels <= patternLength * 2){
strips++;
totalPixels=1;
cR = false;
} else{
totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1;
}
}
}
}
else{
if(r == 255 && g == 255 && b == 255){
totalPixels++;
} else{
if(totalPixels >= Math.max(patternLength*0.5,3) && totalPixels <= patternLength * 2){
strips++;
totalPixels=1;
cR = true;
} else{
totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1; cR=true;
}
}
}
if(strips >= 4){
imageOut.fillRect(patternStart, y, x-patternStart, 2, Color.black);
totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1; cR=true;
}
}
}
}
private void findStripsV(MarvinImage imageIn, MarvinImage imageOut){
int strips=0;
int totalPixels=0;
int r,g,b;
int patternStart;
boolean cR=true;
int patternLength = -1;
for(int x=0; x<imageIn.getWidth(); x++){
patternStart = -1;
strips = 0;
patternLength=-1;
for(int y=0; y<imageIn.getHeight(); y++){
r = imageIn.getIntComponent0(x, y);
g = imageIn.getIntComponent1(x, y);
b = imageIn.getIntComponent2(x, y);
if(cR){
if(r == 255 && g == 0 && b == 0){
if(patternStart == -1){ patternStart = y;}
totalPixels++;
} else{
if(patternLength == -1){
if(totalPixels >=3 && totalPixels <= 100){
patternLength = (int)(totalPixels);
} else{
totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1;
}
} else{
if(totalPixels >= Math.max(patternLength*0.5,3) && totalPixels <= patternLength * 2){
strips++;
totalPixels=1;
cR = false;
} else{
totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1;
}
}
}
// if(maxL != -1 && totalPixels > maxL){
// totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; maxL=-1;
// }
}
else{
if(r == 255 && g == 255 && b == 255){
totalPixels++;
} else{
if(totalPixels >= Math.max(patternLength*0.5,3) && totalPixels <= patternLength * 2){
strips++;
totalPixels=1;
cR = true;
} else{
totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1; cR=true;
}
}
// if(maxL != -1 && totalPixels > maxL){
// totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; maxL=-1;
// cR=true;
// }
}
if(strips >= 4){
imageOut.fillRect(x, patternStart, 2, y-patternStart, Color.black);
totalPixels=0; patternStart=-1; strips=0; patternLength=-1; cR=true;
}
}
}
}
private void colorFilter(MarvinImage image){
int r,g,b;
boolean isR, isB;
for(int y=0; y<image.getHeight(); y++){
for(int x=0; x<image.getWidth(); x++){
r = image.getIntComponent0(x, y);
g = image.getIntComponent1(x, y);
b = image.getIntComponent2(x, y);
isR = (r > 120 && r > g * 1.3 && r > b * 1.3);
isB = (b > 30 && b < 150 && b > r * 1.3 && b > g * 1.3);
if(isR){
image.setIntColor(x, y, 255,0,0);
} else if(isB){
image.setIntColor(x, y, 0,0,255);
} else{
image.setIntColor(x, y, 255,255,255);
}
}
}
}
public static void main(String[] args) {
new AmericanFlag();
}
}
その他結果:
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/eMWFd.png)
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/AMCXP.png)
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/HVN9Q.jpg)
あなたが訓練のための大規模なデータセットを持っている場合は、を検索:深い学習画像分類。近年、この面で大きな進歩がありました。 – Photon
私はあなたがSOの有名なメンバーであることを知っていますが、1)試行されていないようです。 2)質問が広すぎる。 –
@サルバドールダリ、彼は彼自身の質問に答えました。良い答えも(私はちょうどそれを16番目のupvotesを作った)。私はAskerがより多くの答え/アプローチにオープンしていると思う。 –