平面影像之圖卡辨識碩資工二甲 曾天佑 MA1G0211碩資工一甲 陳彥賓 MA2G0103

Outline

簡介 環境限制 系統架構 局部影像擷取 特徵擷取 分類器 測試影像 程式進度 程式輸出

簡介 平面影像：拍攝的目標是平面 圖卡：含有特定標記的卡片 分類演算法：最近鄰分類 (KNN)

簡介 圖卡上的標記 (Mark)

環境限制 拍攝目標：距離相機 1 公尺的平面 拍攝角度：與拍攝平面垂直 光源：室內均勻日光燈 標記尺寸：長寬 3~6 公分的正方形 標記旋轉角度上限：正負 10 度內 背景：不限制

系統架構

局部影像擷取 KNN 分類器

訓練影像集

測試影像集

照片 預先學習

輸出特徵擷取

局部影像擷取 滑動窗 (Sliding Window)

Window 滑動量： 5 Pixel -> 3 Pixel 縮放：正負 10% step 5%

特徵擷取 分割成 5x5 子區塊

外框子區塊 九宮格子區塊

特徵類型 子區塊平均值 各子區塊標準差總和

過濾背景的條件 外框平均值大於閥值 標準差總和高於閥值

KNN 分類器 九宮格內各個子區塊平均值的歐式距離

測試影像

測試影像

程式進度 5/15

影像載入 影像正規化 局部影像擷取

滑動窗 縮放

擷取特徵 過濾背景 KNN 分類器

歐式距離計算 計算最近鄰

程式進度 5/15

背景過濾規則無效 外框平均值大於閥值 標準差總和高於閥值

程式進度 5/15

程式進度 5/22

局部影像擷取 擷取特徵

Debug: 特徵計算使用的影像範圍 Debug: 外框平均值算式

過濾背景

程式進度 5/22

程式輸出 (5/29)

程式輸出 (5/29)

程式輸出 (5/29)

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