tailieunhanh - Cải tiến lược đồ Camshift trong Open CV

Bài viết trình bày việc cải tiến lược đồ CamshiIt trong Open C9. Thuật toán này được phát triển từ thuật toán MeanshiIt, bao gồm thuật toán cơ sở MeanshiIt với thích ứng các bước thay đổi kích cỡ của vùng. | Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2020 Cải tiến lược đồ Camshift trong Open CV Nguyễn Thị Trang1 ũ ăn Hiệu và Nguyễn Đức Toàn3 1 Trường Đại học Hạ Long 2 Khoa Công nghệ thông tin - Trường Đại học Công Nghiệp Hà Nội 3 Khoa Công nghệ thông tin - Trường Đại học Tài Nguyên và Môi Trường Hà Nội Email hieuvv@fit ndtoan@ Abstract Trong bài báo này chúng tôi cải tiến lược đồ chúng ta phát hiện sai do nhiễu gây ra ta có thể dùng Camshi t trong Open C . Thuật toán này được phát ngưỡng thích hợp. Nếu độ sai khác lớn hơn ngưỡng thì cho triển từ thuật toán Meanshi t bao gồm thuật toán cơ sở ra giá trị bằng 1ngược lại cho ra giá trị không. Nếu ngưỡng Meanshi t với thích ứng các bước thay đ i kích c của quá lớn pixel thuộc đối tượng có thể lẫn với nền nếu vùng. Nh n là một hàm step đơn giản n m trong một bản đồ vỏ xác suất skin probability . ỏ xác suất của ngưỡng quá nhỏ thì sự thay đổi ánh sáng trong môi trường mỗi một điểm ảnh được tính toán dựa trên màu sắc b ng sẽ tạo ra nhiều pixel có giá trị 1 mà các điểm này lại không cách sử dụng một phương pháp gọi là Histogram phải là điểm thuộc đối tượng. Sau khi xử lý ngưỡng ta thu backpro ection. Màu sắc được đưa ra như Hue từ mô được ảnh nhị phân chỉ gồm các pixel với hai trạng thái 0 và hình màu HS . Trong bài báo này chúng tôi dùng thuật 1. Quá trình phân đoạn ảnh thành từng đối tượng riêng rẽ toán CamShi t đ được cải tiến trong Open C để dễ được thực hiện thông qua thuật toán đánh nhãn liên tiếp. dàng thích ứng với sự thay đ i ph n bố xác suất màu sắc Quá trình này sẽ tạo ra vô số đối tượng khác nhau trong đó của mục tiêu theo d i. chỉ có một số đối tượng gần với đối tượng cần quan tâm. Một quá trình quét tiếp theo sẽ được thực hiện để loại bỏ các Keywords- Thuật toán Camshi t thuật toán eanshi t pen C istogram đối tượng không hợp lý so với đối tượng mẫu. Việc còn lại là xác định vị trí trọng tâm của mục tiêu trên ảnh