Сохранен 16
https://2ch.hk/pr/res/541126.html
Прошлые домены не функционирует! Используйте адрес ARHIVACH.VC.
24 декабря 2023 г. Архивач восстановлен после серьёзной аварии. К сожалению, значительная часть сохранённых изображений и видео была потеряна. Подробности случившегося. Мы призываем всех неравнодушных помочь нам с восстановлением утраченного контента!

Про поиск сэмплов изображений

 Аноним 10/09/15 Чтв 09:58:26 #1 №541126 
14418683060920.png
14418683060931.png
Сап, программач. Напоролся тут на некоего Протопопова на хабре, который предлагает искать куски изображения посредством Фурье преобразований http://habrahabr.ru/post/266129/
Чтобы конпелять его творение у меня нет винды, да и расбираться в плюсовых заморочках неохота. Решил повторить на питоне (пикрелейтед-2) в лоб описание алгоритма (пикрелейтед-1).
http://pastebin.com/j4PcRBXD

И, что-то, ни хуяшеньки не получается. Может быть вместе подумаем - в чём хуйня? Интересная же тема, вдруг пригодится.
Аноним 10/09/15 Чтв 09:59:38 #2 №541127 
> расбираться
предвосхищая грамманациков - да, я долбоёб ещё и в этом
Аноним 10/09/15 Чтв 12:06:36 #3 №541167 
Ты не того Протопопова читал. Здесь ответы на все интересующие тебя вопросы: http://ethology.ru/library/?id=12
Аноним 10/09/15 Чтв 12:26:34 #4 №541173 
>>541167
Да, с фамилии и примерно того же возраста сам взлольнул. Однако, мне нужно проверить, рабочий ли алгоритм. Вроде как он не из головы его взял, на какие-то там работы опирается.
Аноним 10/09/15 Чтв 12:31:15 #5 №541175 
Опирается он на то, что модуль преобразования Фурье инвариантен к трансляции. Тема - не интересная, уровня 70-х годов прошлого века. Используй SIFT.
Аноним 10/09/15 Чтв 12:40:00 #6 №541181 
>>541175
>SIFT
Хочу инвариантность к растяжению/сжатию по произвольному направлению, SIFT этого не даёт.
Аноним 10/09/15 Чтв 13:04:09 #7 №541187 
>>541181
Дает. Он даже с перспективными искажениями хорошо работает.
sageАноним 10/09/15 Чтв 21:28:36 #8 №541428 
>>541126 (OP)
Что за хуйню ты читаешь? Лучше бы на дваче спросил. И я не шучу.
Аноним 11/09/15 Птн 05:24:13 #9 №541572 
>>541428
Так я и спрашиваю.
Аноним 16/09/15 Срд 09:23:57 #10 №543705 
14423846376240.jpg
14423846376271.jpg
Бампецкий во имя луны.
Неужели никто не умеет в многомерные преобразования фурье?
Аноним 16/09/15 Срд 13:46:00 #11 №543809 
>>541126 (OP)
Это старая как мир хуйня. Разбирать ошибки в этом желания очевидно нет, еще у Гонсалеса все это описано.

Попробуй что-нибудь поновее.
http://www.ipol.im/pub/art/2015/69/
Аноним 16/09/15 Срд 17:25:23 #12 №543913 
>>543809
>>543809
Ключевые точки - говно по определению. Шумную текстуру на фоне другой шумной текстуры так не выделишь, а наше зрение справляется. Пример: комок земли зажатый между пальцев на фоне той же земли в облачный день - одним глазом его будет почти не видно, сольётся, и всякие surf и sift тоже соснут. А вот выделить спектр и поискать на соседнем кадре - вполне реально.
Аноним 16/09/15 Срд 19:44:04 #13 №544007 
>>543913
Так ключевые точки дадут тебе данные для разделения спектра, что ты хочешь в самом бпф изучать?
Аноним 16/09/15 Срд 21:49:59 #14 №544109 
>>543913
Правильные пацаны юзают DNN
SIFT,SURF иже с ними это позапрошлый век
Аноним 16/09/15 Срд 22:57:42 #15 №544158 
>>544007

Ты не понял - во первых, точек вообще может не быть. Во вторых, - могут быть повторяющиеся точки. Распознай-ка мне дерево с листвой, например.
Аноним 16/09/15 Срд 23:49:28 #16 №544192 
>>544158
Ну, у тебя дерево с листвой, предположим поверх него лежит awgn(sig = 30, m = 0).

1. Найди точки, образующие границы переходов (например места, где соприкасаются освещенные и неосвещенные части листа/ветки).
2. Кластеризируй по найденным границам свое изображение.
3. Выяви статически стабильный относительно границ объект (например по градиенту, путем перебора: выбираешь статически стабильную компоненту, смотришь ее представление в спектре). Это возможно благодаря тому, что фичер поинты как правило нестационарны, в отличии от текстур.
4. Разделяешь по полученной (спектральной) маске два объекта.

Сложность только в том, как найти нестационарные точки, как разделять спектральные представления - известно еще с тех времен, когда сигналы были одномерными.
comments powered by Disqus