问题 用于对象检测的OpenCV图像预处理


我想知道在计算其特征之前建议应用于图像的一些预处理实践,以便尽可能地提高过程的效率。 (例如裁剪,改变格式等......)

提前致谢 :)


2525
2018-06-30 09:48


起源



答案:


预处理在很大程度上取决于特征提取方法和输入图像类型。一些常见的方法是:

  1. 去噪:应用高斯或简单的盒式滤波器 去噪

  2. 对比度增强:如果灰度图像太暗或太亮, 这个 可以适用。

  3. 下采样 提高速度。

  4. 形态学操作 对于二进制图像。


15
2018-06-30 10:03



非常感谢您的答案@thomas以及您添加的链接的高质量,但现在我对如何正确应用这些方法有一些疑问:1-我应该在应用对比度增强之前检测每个图像的灰度级或者我只是在所有情况下都适用它? 2-图像的大小可能合适? 3-侵蚀,扩张或两者兼而有之? (或没有) - Str1101
@ Str1101,1-直方图均衡需要应用于灰度图像2-如果你有一些像1024x2048这样的异常大小,任何特征提取过程可能需要相当长的时间,所以你可以将这些图像缩减2-3倍并且你可以将此过程加速到4-9次,3可以使用侵蚀来过滤图像中的小区域,同时使用扩张来移除对象内的一些孔。它们也可用于RGB图像。侵蚀导致较暗的区域变宽,而扩张在RGB图像中具有相反的效果。(可以看到最后一个链接中的猫图像。) - fatihk
再次感谢@thomas。这个过程必须是自动化的,所以我认为我必须比较结果才能确定哪一个形态操作(以及哪些设置)更好地工作。 - Str1101


答案:


预处理在很大程度上取决于特征提取方法和输入图像类型。一些常见的方法是:

  1. 去噪:应用高斯或简单的盒式滤波器 去噪

  2. 对比度增强:如果灰度图像太暗或太亮, 这个 可以适用。

  3. 下采样 提高速度。

  4. 形态学操作 对于二进制图像。


15
2018-06-30 10:03



非常感谢您的答案@thomas以及您添加的链接的高质量,但现在我对如何正确应用这些方法有一些疑问:1-我应该在应用对比度增强之前检测每个图像的灰度级或者我只是在所有情况下都适用它? 2-图像的大小可能合适? 3-侵蚀,扩张或两者兼而有之? (或没有) - Str1101
@ Str1101,1-直方图均衡需要应用于灰度图像2-如果你有一些像1024x2048这样的异常大小,任何特征提取过程可能需要相当长的时间,所以你可以将这些图像缩减2-3倍并且你可以将此过程加速到4-9次,3可以使用侵蚀来过滤图像中的小区域,同时使用扩张来移除对象内的一些孔。它们也可用于RGB图像。侵蚀导致较暗的区域变宽,而扩张在RGB图像中具有相反的效果。(可以看到最后一个链接中的猫图像。) - fatihk
再次感谢@thomas。这个过程必须是自动化的,所以我认为我必须比较结果才能确定哪一个形态操作(以及哪些设置)更好地工作。 - Str1101