Algorithmen zur Erkennung von Fingerspitzen oder Nägeln

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Können Sie mir einige Ratschläge geben, welche Algorithmen für die Erkennung von Fingerspitzen / Nägeln im Bild am besten geeignet sind? Das erste, was mir in den Sinn kam, war Viola - Jones . Nach dem Umdenken kam ich zu dem Schluss, dass es möglicherweise möglich ist, nach der Kantenerkennung nur die Hugh-Transformation zu verwenden. Aber ich hätte gerne noch ein paar Ratschläge. Da es sich um ein Schülerprojekt mit Lernzweck handelt, darf ich OpenCV oder ähnliche Frameworks nicht verwenden. Unten sehen Sie ein typisches Bild, das verarbeitet wird. (Beachten Sie, dass es keine Ansicht von oben nach unten ist). Eine Daumenerkennung ist nicht erforderlich.

typisches Bild http://www.deviantpics.com/images/BwgPX.jpg

image-processing computer-vision

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Ich würde in Betracht ziehen, ein neuronales Netzwerk oder SVM zu verwenden, um das Modell anzupassen. Die Schwierigkeit bei diesem Ansatz besteht darin, dass Sie viele Daten sammeln müssen - sowohl positive als auch negative Beispiele. Sie können jedoch viele künstliche Daten generieren (indem Sie bereits gesammelte Bilder skalieren oder drehen). Nachdem Sie Daten gesammelt haben, können Sie ein "bewegliches Fenster" mit wenigen Größen verwenden, um Nägel auf Bildern zu erkennen, die nicht im Trainingssatz vorhanden sind. Ich weiß nicht, wie viel Zeit Sie für das Projekt aufwenden möchten. Es ist jedoch schwierig, einen effizienten Lernalgorithmus selbst zu implementieren. Es gibt jedoch bereits eine Bibliothek für SVM, die ich für diesen Zweck verwenden würde.

— Michał Szczygieł
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Danke für deinen Vorschlag. Ich könnte es in OpenCV versuchen, um einen Einblick zu bekommen.

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Ich habe Viola-Jones in OpenCV verwendet, das war Haar. Es ist wirklich mächtig, basierend auf Wavelet, mehr als ich erwartet hatte.

Aber ist dies das typische Bild, auf das Sie abzielen? Was ist, wenn die Finger ausgestreckt oder gestreckt sind? oder gekippt?

Sie müssen Ihre Domain klar definieren.

Danke für die Antwort. Es gibt natürlich leichte Abweichungen, aber die Nägel sind immer sichtbar, ähnlich wie auf diesem Bild. Ich bin froh zu hören, dass sich VJ für so etwas als gut erwiesen hat, da ich mit dem Algorithmus vertraut bin.