Chương trình nhận dạng đối tượng sử dụng thuật toán Camshift

Click to edit Master text styles
Second level
Third
Click to edit Master
textlevel
styles
Fourth level
Second level
Fifth level
Third level
Fourth level
Fifth level

NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN

ĐỀ TÀI: VIẾT CHƯƠNG TRÌNH NHẬN DẠNG ĐỐI
TƯỢNG SỬ DỤNG THUẬT TOÁN CAMSHIFT
Sinh viên thực hiện: Lê Văn Đạt
Người hướng dẫn : CN. Trịnh Tuấn Dương


NỘI DUNG CHÍNH


PHẦN I: GIỚI THIỆU CHUNG
Mục tiêu đồ án :

•
•

Thứ nhất: Tìm hiểu thư viện và thuật toán CamShift.

Thứ hai: Xây dựng chương trình nhận dạng đối tượng sử dụng thuật toán Camshift


PHẦN I: GIỚI THIỆU CHUNG

Giới hạn của nghiên cứu



Nghiên cứu tập trung chủ yếu vào xây dựng phần mềm điều khiển sử dụng
thư viện OpenCV.



Viết chương trình nhận dạng đối tượng sử dụng thuật toán Camshift


PHẦN II: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ
OPENCV


I. TỔNG QUAN XỬ LÝ ẢNH
1.Khái niệm:

•
•
•

Nâng cao chất lượng hình ảnh theo một tiêu chí nào đó (Cảm nhận của con
người)

Phân tích ảnh để thu được các thông tin đặc trưng giúp cho việc phân loại ảnh
(image classification), nhận dạng ảnh (image recognition).
Hiểu ảnh đầu vào để có những mô tả về ảnh ở mức cao hơn, sâu hơn.


Mô hình hệ thống xử lý ảnh


I. TỔNG QUAN XỬ LÝ ẢNH
2. Ứng dụng của xử lý ảnh


Ứng dụng của xử lý ảnh


Ứng dụng của xử lý ảnh


Ứng dụng của xử lý ảnh


Ứng dụng của xử lý ảnh


Ứng dụng của xử lý ảnh


I. TỔNG QUAN XỬ LÝ ẢNH
3. Chuyển đổi không gian màu RGB sang HSV
Hàm rgb2hsv và hsv2rgb chuyển đổi ảnh giữa các không gian màu RGB và HSV

 H: (Hue) vùng màu.
 S: (Saturation) Độ bão hoà màu.
 V( hay B): Độ sáng.

Hàm rgb2hsv chuyển đổi bản đồ màu hoặc ảnh RGB sang không gian màu HSV .Hàm
hsv2rgb thi hành thao tác ngược lại.


Chuyển đổi không gian màu RGB sang HSV


II. TÌM HIỂU OPENCV
1. Khái niệm

•
•
•

OpenCV viết tắt của Open Source Computer Vision Library.Nó chứa hơn 500
hàm sử dụng trong thị giác máy
Tập hợp các hàm C và một số lớp C++ giải quyết các bài toán, thuật toán cơ bản
trong xử lý ảnh
Đa nền tảng, đã porting được trên rất nhiều nền tảng khác nhau: Windows,
Linux, Embedded Linux, iOS, Android…


II. TÌM HIỂU OPENCV
2. Cấu trúc thư viện OpenCV

II. TÌM HIỂU OPENCV
3. Các hàm Histograms and Matching
Biều đồ này đơn giản cho chúng ta biết số điểm ảnh (pixel) trong một ảnh đa mức
xám có một giá trị mức xám tương ứng
Thông số: số bins (=256 với ảnh đa mức xám)


III. XÂY DỰNG THUẬT TOÁN
Chọn vị trí ban đầu của Search Window.


III. XÂY DỰNG THUẬT TOÁN
Sơ đồ thuật toán chung


1. Back Projection
Đây là một phương pháp sử dụng biểu đồ Histograms của một hình ảnh để hiển thị
lên các xác suất của màu sắc có thể xuất hiện trong mỗi điểm ảnh.

Chúng ta chuyển đổi các không gian hình ảnh không gian HSV
Kênh H chia ra, như một hình ảnh màu xám duy nhất, và có được biểu đồ
Histogram của nó, và bình thường hóa nó

Sử dụng "calcBackProject ()" chức năng để tính toán chiếu lại của hình ảnh.


1. Back Projection

2. Meanshift
Định nghĩa:
Meanshift là 1 thuật toán và là một kỹ thuật phân nhóm không tham số mà không
đòi hỏi kiến thức về số lượng của các cụm, và không hạn chế các hình dạng của
các cụm


2. Meanshift
a. Khởi tạo các lĩnh vực, bao gồm các tâm và bán kính.
b. Tính tâm khối lượng hiện tại.
c. Di chuyển tâm của quả cầu đến tâm hiện tại chúng.
d. Lặp lại bước b và c, cho đến khi hội tụ, đó là, tâm đối tượng hiện tại sau khi tính
toán, là điểm trùng với tâm của hình cầu.


2. Meanshift