OpenCV 3 lernen

Kapitel 13. Histogramme und Templates

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Bei der Analyse von Bildern, Objekten und Videodaten ( ) möchten wir das, was wir betrachten, häufig in Form eines Histogramms darstellen. Histogramme können so unterschiedliche Dinge darstellen wie die Farbverteilung eines Objekts, ein Kanten-Gradienten-Template eines Objekts[Freeman95] oder die Verteilung von Wahrscheinlichkeiten, die unsere aktuelle Hypothese über den Standort eines Objekts repräsentieren. Abbildung 13-1 zeigt die Verwendung von Histogrammen für die schnelle Gestenerkennung. Die Kantenverläufe wurden von den Handgesten "Auf", "Rechts", "Links", "Stopp" und "OK" erfasst. Dann wurde eine Webcam aufgestellt, um eine Person zu beobachten, die diese Gesten zur Steuerung von Webvideos verwendete. In jedem Einzelbild wurden aus dem eingehenden Video farbige Interessensbereiche erkannt; dann wurden die Richtungen der Kantenverläufe um diese Interessensbereiche herum berechnet und diese Richtungen in einem Histogramm zu Orientierungsbins zusammengefasst. Die Histogramme wurden dann mit den Gestenmodellen abgeglichen, um die Geste zu erkennen. Die vertikalen Balken in Abbildung 13-1 zeigen die Übereinstimmungsgrade der verschiedenen Gesten. Die graue horizontale Linie stellt den Schwellenwert für die Akzeptanz des "gewinnenden" vertikalen Balkens dar, der einem Gestenmodell entspricht.

Abbildung 13-1. ...