Опознать ряды на картинке

@a_delobosko · Регистрация: 03.10.2017

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Доброго времени суток!
Пытаюсь распознать ряды из объектов на картинке.
Пробовал находить по минимальной разнице в угле между точками в предполагаемой прямой и по самой большой длине. Ищет не плохо, но бывают косяки и долго.

Искал еще по самому большому количеству объектов на прямой. Результат: определяет не ряд + ищет дольше чем в первом варианте.

Помогите разобраться с логикой, как найти эти ряды. Чувствую без нейросети не обойтись.

Может если есть что-то рабочее или инфа как и что. С чего начать, как создать такую нейросеть.

@dondublon · 28.06.2018, 12:39

Если искать без нейронок - то зачем вам считать объекты на прямой? Для начала надо посчитать, насколько хорошо объекты попадают в прямые. То есть предполагаемые прямые с объектами и без них получаются неразмытыми, дисперсия мала.

Можно и с нейронками, это другой подход. Нагенерить много синтетических изображений, поучить сеть.

@a_delobosko · 28.06.2018, 18:27 **[ТС]**

Сейчас пытаюсь так:

Беру рандомный объект и всех его соседей в определенном радиусе.

Для всех найденных объектов ищу угол.
Строю сетку с данным углом на всю картинку с шагом в 3 раза больше объекта.
И считаю колово объектов попадающих на сетку.

И так со всеми сетками.
Самое большое колово считаю как именно тот самый угол который найти нужно было.

Результат: считает долго, с самым большим коловом - нашло не ряд.
Беда...

Не подскажите, как реализовать такое в нейросети?
Есть ли примеры как распознавать линию или квадрат или круг или хоть какую-то закономерность из объектов на рисунке?

@dondublon · 29.06.2018, 11:13

Не совсем понимаю, зачем сетка.
Если без нейросеток, то я вижу решение так (не факт, что оно лучшее, но уж чем богаты).
Вам надо найти минимум функции. Аргумент - угол, по которому, предполагается, расположены объекты. Значение - разница сумм по "пустым" и "заполненным" рядам. Если угол попал хорошо - "заполненные" и "пустые" ряды будут отличаться сильно, если плохо - будет смазано. По подсчёта результата возможны вариации, но общая идея именно такова.

Если делать с нейронками, это другой путь - генерить кучу синтетических изображений и обучать на них сеть. Получается задача регрессии.

@a_delobosko 0 / 0 / 0 Регистрация: 03.10.2017 Сообщений: 10
		1
	Опознать ряды на картинке 28.06.2018, 03:05. Показов 685. Ответов 3 Метки нет (Все метки) Доброго времени суток! Пытаюсь распознать ряды из объектов на картинке. Пробовал находить по минимальной разнице в угле между точками в предполагаемой прямой и по самой большой длине. Ищет не плохо, но бывают косяки и долго. Искал еще по самому большому количеству объектов на прямой. Результат: определяет не ряд + ищет дольше чем в первом варианте. Помогите разобраться с логикой, как найти эти ряды. Чувствую без нейросети не обойтись. Может если есть что-то рабочее или инфа как и что. С чего начать, как создать такую нейросеть. 0

@dondublon 4632 / 2050 / 361 Регистрация: 17.03.2012 Сообщений: 10,134 Записей в блоге: 6
	28.06.2018, 12:39	2
	Если искать без нейронок - то зачем вам считать объекты на прямой? Для начала надо посчитать, насколько хорошо объекты попадают в прямые. То есть предполагаемые прямые с объектами и без них получаются неразмытыми, дисперсия мала. Можно и с нейронками, это другой подход. Нагенерить много синтетических изображений, поучить сеть. 0

@a_delobosko 0 / 0 / 0 Регистрация: 03.10.2017 Сообщений: 10
	28.06.2018, 18:27 [ТС]	3
	Сейчас пытаюсь так: Беру рандомный объект и всех его соседей в определенном радиусе. Для всех найденных объектов ищу угол. Строю сетку с данным углом на всю картинку с шагом в 3 раза больше объекта. И считаю колово объектов попадающих на сетку. И так со всеми сетками. Самое большое колово считаю как именно тот самый угол который найти нужно было. Результат: считает долго, с самым большим коловом - нашло не ряд. Беда... Не подскажите, как реализовать такое в нейросети? Есть ли примеры как распознавать линию или квадрат или круг или хоть какую-то закономерность из объектов на рисунке? 0

@dondublon 4632 / 2050 / 361 Регистрация: 17.03.2012 Сообщений: 10,134 Записей в блоге: 6
	29.06.2018, 11:13	4
	Не совсем понимаю, зачем сетка. Если без нейросеток, то я вижу решение так (не факт, что оно лучшее, но уж чем богаты). Вам надо найти минимум функции. Аргумент - угол, по которому, предполагается, расположены объекты. Значение - разница сумм по "пустым" и "заполненным" рядам. Если угол попал хорошо - "заполненные" и "пустые" ряды будут отличаться сильно, если плохо - будет смазано. По подсчёта результата возможны вариации, но общая идея именно такова. Если делать с нейронками, это другой путь - генерить кучу синтетических изображений и обучать на них сеть. Получается задача регрессии. 0