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算法研究：如何識別圖像邊緣？

轉帖|行業資訊|編輯：黃竹雯|2016-07-22 13:56:41.000|閱讀 507 次

概述：圖像識別（image recognition）是現在的熱門技術。文字識別、車牌識別、人臉識別都是它的應用。但是，這些都算初級應用，現在的技術已經發展到了這樣一種地步：計算機可以識別出，這是一張狗的照片，那是一張貓的照片。

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圖像識別（image recognition）是現在的熱門技術。

文字識別、車牌識別、人臉識別都是它的應用。但是，這些都算初級應用，現在的技術已經發展到了這樣一種地步：計算機可以識別出，這是一張狗的照片，那是一張貓的照片。

算法研究：如何識別圖像邊緣？

這是怎么做到的？

算法研究：如何識別圖像邊緣？

讓我們從人眼說起，學者發現，人的視覺細胞對物體的邊緣特別敏感。也就是說，我們先看到物體的輪廓，然后才判斷這到底是什么東西。

計算機科學家受到啟發，第一步也是先識別圖像的邊緣。

算法研究：如何識別圖像邊緣？

加州大學的學生 Adit Deshpande 寫了一篇文章，介紹了一種最簡單的算法，非常具有啟發性，體現了圖像識別的基本思路。

算法研究：如何識別圖像邊緣？

首先，我們要明白，人看到的是圖像，計算機看到的是一個數字矩陣。所謂”圖像識別”，就是從一大堆數字中找出規律。

怎樣將圖像轉為數字呢？一般來說，為了過濾掉干擾信息，可以把圖像縮小（比如縮小到 49 x 49 像素），并且把每個像素點的色彩信息轉為灰度值，這樣就得到了一個 49 x 49 的矩陣。

然后，從左上角開始，依次取出一個小區塊，進行計算。

算法研究：如何識別圖像邊緣？

上圖是取出一個 5 x 5 的區塊。下面的計算以 7 x 7 的區塊為例。

接著，需要有一些現成的邊緣模式，比如垂直、直角、圓、銳角等等。

算法研究：如何識別圖像邊緣？

上圖右邊是一個圓角模式，左邊是它對應的 7 x 7 灰度矩陣。可以看到，圓角所在的邊緣灰度值比較高，其他地方都是0。

現在，就可以進行邊緣識別了。下面是一張卡通老鼠的圖片。

算法研究：如何識別圖像邊緣？

取出左上角的區塊。

算法研究：如何識別圖像邊緣？

取樣矩陣與模式矩陣對應位置的值相乘，進行累加，得到6600。這個值相當大，它說明什么呢？

算法研究：如何識別圖像邊緣？

取樣矩陣移到老鼠頭部，與模式矩陣相乘，得到的值是0。

乘積越大就說明越匹配，可以斷定區塊里的圖像形狀是圓角。通常會預置幾十種模式，每個區塊計算出最匹配的模式，然后再對整張圖進行判斷。

作者： 阮一峰

日期： 2016年7月22日

文自：

 

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