Nesne Sayma

Nesneleri saymak, bilgisayarla görme alanında yaygın bir sorunla karşılaşılır. Bu eğitimde, geleneksel bilgisayarla görme algoritmalarını kullanarak belirli bir alandaki dairesel nesneleri nasıl sayacağınızı öğreneceksiniz.

Örnek görüntü, AugeLab Studio'da örnek görüntüler klasöründe coins2.jpg dosyası olarak sağlanmıştır.

Aşağıda gösterilen örnek görüntü ile boş bir senaryoda Load Image bloğunu oluşturun:

İlk adım olarak, paraları arka plandan ayırmak için Image Threshold bloğunu kullanmamız gerekecek. Bu işlem HSV Filter veya RGB Mask ile de yapılabilir; ancak renk alanlarını ayırmak ve ikili bir görüntü elde etmek yeterli olacaktır. Aşağıdaki mantığı oluşturun:

Beyaz alanların kaç tane olduğunu saymak için Find Contour bloğunu kullanacağımız için, resmi filtrelemek ve arka planı ayarlamak için THRESH_BINARY_INV seçeneğini seçeceğiz.

Ancak, beyaz alanların birbirinden tam olarak ayrılmadığını görebilirsiniz. Find Contour bloğunu kullanmak yanlış bir sonuç verecektir:

Görüldüğü gibi, sağlanan görüntüde 14 adet blok para yok. Beyaz alanları ayırmak veya küçültmek için bir algoritmaya ihtiyacımız var. Bunun için Distance Transformation bloğunu kullanacağız:

Distance transformation, her pikselin beyaz renk yoğunluğuna ne kadar uzak olduğunu hesaplar. Tekrar Image Threshold kullanmak, her biri için belirgin beyaz alanlar elde edecektir:

Artık find contour bloğunu kullanarak referans görüntüsünde kaç adet para olduğunu saymalıyız:

Hepsi bu kadar! Artık AugeLab Studio ile belirli bir alandaki her nesneyi nasıl sayacağınızı biliyorsunuz!