Sisteme de vedere artificial Lucrarea de laborator nr. 8

1

LUCRAREA NR. 8

1. Scopul lucrrii n lucrarea prezent de laborator se trateaz descrierea formelor.

2. Breviar teoretic Etapele de prelucrare a informaiilor realizate de un Sistem de Vedere Artificial sunt:

achiziia i formarea imaginilor preprocesarea imaginilor segmentarea imaginilor descrierea formelor recunoaterea formelor interpretarea

3. Descrierea formelor

3.1. Etichetarea Prin metode de segmetare se pot obine imagini binare care s reprezinte obiectele din

imagine. Dac notam cu Ri regiunile obinute dup segmentare, putem afirma c:

Dintre aceste regiuni, una va reprezenta fundalul. Algoritmul de etichetare (colorare) are ca

scop atribuirea unui indice fiecrei regiuni i realizarea unei imagini care s conin valori

ntregi: 0 pentru fundal, 1 pentru prima regiune, 2 pentru R2 .a.m.d. O colorarea diferit a

regiunilor s-a realizat i n referatele 6 i 7, n care s-a aplicat o metod proprie de etichetare a

regiunilor. O metod riguroas de etichetare este prezentat n curs.

===IUji

ji

m

ii RRRR

1

,

Sisteme de vedere artificial Lucrarea de laborator nr. 8

2

3.2. Descrierea formelor bazate pe regiuni Pentru forme simple ale regiunilor, pot fi folosii descriptori scalari simpli eurisitici.

Dintre descriptorii simpli scalari, enumerm:

Aria regiunii poate fi calculat dup numrul de pixeli din regiune. Perimetrul regiunii funcie de tipul de vecintate folosit acesta poate fi

calculat dup cum urmeaz.

Fie C mulimea ordonat de pixeli ce aparin frontierei astfel nct oricare doi

pixeli consecutivi sunt vecini. Perimetrul este dat de relaia:

Compactitatea mrimea scalar dat de raportul

unde P este perimetrul iar A este aria regiunii.

Pentru cerc, compactitatea este

Pentru elipsa, .

3.3. Funcii Matlab utile n descriere: etichetarea regiunilor - bwlabel descrierea regiunilor imaginii regionprops operaii morfologice bwmorph umplerea imaginii imfill obinerea perimetrului ntr-o imagine binar bwperim eroziunea imaginii imerode dilatarea imaginii imdilate deshiderea imaginii imopen nchiderea imaginii imclose selectare a regiunilor bwselect

{ }{ }

[ ]{ }),(),(),(),(Card2),(),(),(Card

:),(...,),,(),,(

4118

114

1100

kkkkkkkk

kkkkkk

nn

jiVjiVjiCji

jiVjiCjiPjijijiC

++=

=

AP2=

4=

abba )(2 22 +=

Sisteme de vedere artificial Lucrarea de laborator nr. 8

3

4. Exemplu % Pas 1: Citirea si afisarea imaginii

% Pas 2: Estimarea valorii aproximative a pixelilor din fundal

% Pas 3: Vizualizarea fundalului ca o suprafata

% Pas 4: Crearea unei imagini cu fundal uniform

% Pas 5: Ajustarea contrastului imaginii

% Pas 6: Binarizarea imaginii

% Pas 7: Determinarea numrului de obiecte din imagine

% Pas 8: Examinarea matricii etichetate

% Pas 9: Vizualizarea imaginii etichetate ca o imagine color indexat

% Pas 10: Masurarea diferitelor proprietati ale obiectelor din imagine

% Pas 11: Calucul statistic al obiectelor din imagine

clear, close all;

% Pas 1: Citirea si afisarea imaginii

I = imread('rice.tif');

figure, imshow(I);

pause

% Pas 2: Estimarea valorii aproximative a pixelilor din fundal

% Se foloseste open (deschiderea imaginii) pentru eliminarea obiectelor din

% imagine

se = strel('disk',15);

background = imopen(I,se);

figure, imshow(background);

pause

% Pas 3: Vizualizarea fundalului ca o suprafata

% Se foloseste functia surf - vezi help

figure, surf( double(background(1:8:end,1:8:end)) ) ,zlim([0 255]);

set(gca,'ydir','reverse');

pause

Sisteme de vedere artificial Lucrarea de laborator nr. 8

4

% Pas 4: Crearea unei imagini cu fundal uniform

% Se foloseste diferenta imaginilor : functia imsubstract

I2 = imsubtract(I,background);

figure, imshow(I2);

pause

% Pas 5: Ajustarea contrastului imaginii

% Se mareste contrastul folosind imadjust (vezi lucrari de laborator precedente)

I3 = imadjust(I2, stretchlim(I2), []);

%I3 = histeq(I2);

figure, imshow(I3);

pause

% Pas 6: Binarizarea imaginii

level = graythresh(I3);

bw = im2bw(I3,level);

figure, imshow(bw);

pause;

% Pas 7: Determinarea numrului de obiecte din imagine i etichetarea regiunilor

% Se foloseste bwlabel vezi help

[labeled,numObjects] = bwlabel(bw,4);

numObjects

pause

% Pas 8: Examinarea matricii etichetate

% Vizualizai portiuni din imagine folosind imcrop

figure, imshow(labeled);

pause

% Pas 9: Vizualizarea imaginii etichetate ca o imagine color indexat

% Colorarea imaginii folosind o palet de culori (similar colorarii din referatele

% precedente)

pseudo_color = label2rgb(labeled, @spring, 'c', 'shuffle');

Sisteme de vedere artificial Lucrarea de laborator nr. 8

5

figure, imshow(pseudo_color);

pause

% Pas 10: Masurarea diferitelor proprietati ale obiectelor din imagine

% Functia regionprops calculeaz propriettile enumerate ale regiunilor din

imaginea etichetata vezi help

graindata = regionprops(labeled,'basic')

pause

% Afisarea suprafetei regiunii 51

graindata(51).Area

pause

% Afisarea dreptunghiului de dimensiuni minime ce poate conine regiunea

% Afisarea centrului de masa a regiunii 51

graindata(51).BoundingBox, graindata(51).Centroid

pause

% Pas 11: Calcul statistic al obiectelor din imagine

% Aria maxima a unui obiect din imagine

max([graindata.Area])

pause

% Gasirea indicelui obiectului de arie 404

biggrain = find([graindata.Area]==404)

pause

% Calcularea ariei medii

mean([graindata.Area])

pause

% Calcularea unei histograme alctuite din 20 de obiecte care arata distribuia

% ariilor

figure, hist([graindata.Area],20)

pause

Sisteme de vedere artificial Lucrarea de laborator nr. 8

6

5. Exerciii 1. Realizai mai multe achiziii de imagine folosind calculatorul Ursula si camera video

din dotarea laboratorului de Sisteme de Vedere Artificial. Se va folosi aceeai pies

n scen. Realizai segmentarea imaginilor obinute folosind metode de prag. Calculai

descriptorii arie, perimetru i compactitate pentru fiecare imagine realizat. Comentai

rezultatele obinute.

2. Realizai o captur de imagine ce conine peste 5 piese similare i realizai un

experiment asemntor celui din exemplu. Realizai cte o histogram pentru

perimetru, arie, compactitate.

3. Realizai o funcie proprie pentru calcul al ariei.

4. Realizai o funcie matlab proprie pentru calculul perimetrului.

5. Realizai o funcie matlab proprie pentru calculul compactitii.

6. Comparai rezultatele funciilor proprii cu valorile obinute folosind regionprops

6. Tem Realizai un referat n care s explicai rezultatele experimentale obinute.

Untitled