На главную
ПРАВИЛА FAQ Помощь Участники Календарь Избранное RSS
msm.ru
! Правила раздела
1. Название темы должно отражать ее содержимое (не создавайте темы с заголовком ПОМОГИТЕ, HELP и т.д.). Злоупотребление заглавными буквами в заголовках тем ЗАПРЕЩЕНО.
2. При создании темы постарайтесь, как можно более точно описать проблему, а не ограничиваться общими понятиями и определениями.
3. Приводимые фрагменты исходного кода старайтесь выделять тегами code.../code
4. Помните, чем подробнее Вы опишите свою проблему, тем быстрее получите вразумительный совет

Модераторы: esperanto
  
> Предварительная классификация элементов растрового изображения
    Буду первым (после модератора), кто заведет тему в этом разделе.

    Итак, задачка у меня вот какая. Есть картинка с экрана обычного офисного компа. То есть окошки с почтой, интернет-страницами, сколько то картинок, сколько то текста. Требуется провести предварительный анализ этой картинки - выделить линии, области с текстом, области с графикой, в идеале - распознать. Совсем в идеале - чтобы при этом сохранялась привязка к координатам исходного растра.

    Собственно, вопрос: в сторону какой из существующих технологий имеет смысл смотреть? Сомневаюсь, что есть совсем-совсем готовые решения, но вдруг?

    Добавлено
    И нет, мне это нужно не по работе. Вопросами DLP я не занимаюсь. :)
    Сообщение отредактировано: Flex Ferrum -
    "Математики думают, что Бог в уравнениях, нейрологи уверены, что Бог в мозге, а программисты уверены, что Бог — один из них."
    Морган Фриман
    Реализация шаблонов Jinja2 для C++ Jinja2 C++
      1)Для низко-уровнего анализа картинки, например поиска линий или квадратов областей - можно использовать Хаф траснофрмацию с предворительной обработкой изображения. Алгоритм работает за линейное время. Детали реализации можно найти user posted image Книга доступна на русском языке.


      2) Для более продвинутого анализа сеществует сегодня множество алгоритмов, например тут, http://www.keysers.net/daniel/files/Keyser...-VISAPP2007.pdf - Авторы предлагают алгоритм, основанные на множестве других алгоритмах, который по их мнению очень хорошо работает.
      В их статье также есть ссылки на другие исследования в этой области

      Из онлайн курсов может пригодиться бесплатный курс с Курсеры
      Image and Video Processing: From Mars to Hollywood with a Stop at the Hospital
      https://www.coursera.org/learn/image-processing
      Сообщение отредактировано: esperanto -
      Microsoft SDE -> Intel algorithmist -> Skype SDET 2
      B.Sc - > M.Sc -> B.Psy -> Scrum Master -> Research Assistent

      https://www.youtube.com/user/igorkle1?feature=mhee
      http://igor-eta.livejournal.com/
      http://www.idea2site.com/
        Ясно. Спасибо. Будем разбираться. :)
        "Математики думают, что Бог в уравнениях, нейрологи уверены, что Бог в мозге, а программисты уверены, что Бог — один из них."
        Морган Фриман
        Реализация шаблонов Jinja2 для C++ Jinja2 C++
          Цитата Flex Ferrum @
          Ясно. Спасибо. Будем разбираться. :)

          Возможно можно применить глубокое обучение, но это пока еще не ко мне.
          Microsoft SDE -> Intel algorithmist -> Skype SDET 2
          B.Sc - > M.Sc -> B.Psy -> Scrum Master -> Research Assistent

          https://www.youtube.com/user/igorkle1?feature=mhee
          http://igor-eta.livejournal.com/
          http://www.idea2site.com/
            Глубокое обучение будет "потом". Здесь как раз цель провести предварительный разбор типа того что есть на картинке (как в глазу и на ранних стадиях обработки видеосигнала в мозгу делается), чтобы не перегружать более глубокие слои обработки обилием информации.
            "Математики думают, что Бог в уравнениях, нейрологи уверены, что Бог в мозге, а программисты уверены, что Бог — один из них."
            Морган Фриман
            Реализация шаблонов Jinja2 для C++ Jinja2 C++
            1 пользователей читают эту тему (1 гостей и 0 скрытых пользователей)
            0 пользователей:


            Рейтинг@Mail.ru
            [ Script Execution time: 0,9072 ]   [ 14 queries used ]   [ Generated: 3.04.20, 10:05 GMT ]