이 질문에서 stackoverflow 로 보내졌습니다 . 질문이 너무 구체적이고 여기에 매너가 아닌 경우 실례합니다.)
임무 는 특정 액체가 들어있는 유리를 찾는 것입니다. 그림을 보여주고 내가 달성하려는 것과 내가 지금까지 달성하려고 한 것을 그림 아래의 설명에서 설명하겠습니다.
사진 : (사진과 링크를 게시하려면 10 명 이상의 평판이 필요하다고 생각하므로 링크는 다음을 수행해야합니다 : (그렇지 않으면 스택 오버플로 질문을 볼 수 있음)
자세한 설명 : opencv에서 특정 모양의 유리를 감지하는 알고리즘을 구현하려고했습니다 (유리는 다른 카메라 샷 각도 / 거리에 의해 변형 될 수 있음). 다른 모양의 다른 안경도 있습니다. 내가 찾고있는 유리에는 다른 색이 들어있는 안경과 구별되는 색의 액체가 채워져 있습니다.
지금까지 SIFT 기능 추출기를 사용하여 유리에서 일부 기능을 찾은 다음 유리가있는 다른 사진과 일치 시키려고했습니다.
이 접근법은 유리가 매우 특정한 위치에 있고 배경이 학습 이미지와 유사한 매우 구체적인 조건에서만 작동했습니다. 문제는 또한 유리가 3D 객체이며 그로부터 특징을 추출하는 방법을 모른다는 것입니다 (다른 각도에서 여러 사진이 어떻게 연결되어 있습니까?).
이제 다른 접근법을 사용할 수 있는지 모르겠습니다. 나는 이것에 대한 단서를 발견 했지만 (여기 https : //.com/questions/10168686/algorithm-improvement-for-coca-cola-can-shape-recognition#answer-10219338 ) 링크가 끊어진 것 같습니다.
또 다른 문제는 그러한 유리에서 다른 "빈 정도"를 감지하는 것이지만, 유리 자체를 제대로 찾을 수조차 없었습니다.
이 작업의 접근 방식에 대한 권장 사항은 무엇입니까? 로컬 3D 객체 기능을 찾는 데 다른 방법을 사용하는 것이 더 좋습니까? 아니면 다른 접근법을 함께 사용하는 것이 더 좋을까요? 여러 사진 세트에서 객체를 "학습"하는 알고리즘에 대해 들었지만 실제로는 본 적이 없습니다.
모든 조언은 정말 감사하겠습니다
