私はイメージとそれから切り取ったいくつかのROI(別個のファイルの形で)を持っています。元の画像にROIのコーナーポイントの座標を求めたいと思います。 元のイメージのすべてのピクセル値をチェックするだけでなく、これを行う簡単な方法はありますか?クロップされたROIの座標
クロップドROI
私は、元の画像に車の座標を見つける必要があります。
私はイメージとそれから切り取ったいくつかのROI(別個のファイルの形で)を持っています。元の画像にROIのコーナーポイントの座標を求めたいと思います。 元のイメージのすべてのピクセル値をチェックするだけでなく、これを行う簡単な方法はありますか?クロップされたROIの座標
クロップドROI
私は、元の画像に車の座標を見つける必要があります。
トリミングされた画像が回転または拡大縮小されていない場合は、テンプレートマッチングを実行できます。 ROIイメージがテンプレートになります。 Check this、これは座標を得ることができる元の画像の上に矩形を描画します。
作物が正確でない場合でもテンプレートマッチングを行うことができます。テンプレートマッチングでは、最もよく一致するものを見つけることができます。正確に一致する必要はありません。 –
テンプレートマッチングではminmaxlocが返されますが、回転とスケール不変ではありません。だから私はそれを正確に切り取ったように書いたのです。私は今それを変更しました。ありがとう:) – janu777
作物が正確な場合(保存時にJPG圧縮の結果など、クロッピング後に元のピクセルからの変化がない場合)、積分画像を使用して検索を高速化できます。
トリミングした画像のピクセル値の合計を計算し、元の画像の積分画像を計算し、積分画像を使用して、等しい合計を持つクロップの同じサイズのウィンドウを検索します。もちろん、このアルゴリズムは元の画像のサイズにおける線形時間である。
合計は「弱い」署名であり、複数の一致を見つけることができますが、ピクセルレベルでこれらの候補の一致を直接検証できます。
この意味で使用される積分画像は決して見られませんでした。しかし、numpy配列をループするのは遅いです(OpenCVのテンプレートマッチングは非常にうまくいきます)ので、標準的なPythonで実装されているように、積分画像の検索は高速になるとは思いません。 –
例を挙げてください。 – Silencer
どういう意味ですか?別々の画像がありますか? – Piglet