Was ist Blob-Erkennung
Im Bereich Computer Vision dienen Blob-Erkennungsalgorithmen dazu, Bereiche innerhalb eines digitalen Bildes zu identifizieren, die sich von den sie umgebenden Regionen unterscheiden Begriffe von Eigenschaften wie Helligkeit oder Farbeigenschaften. Im lockereren Sinne ist ein Klecks ein Bereich eines Bildes, in dem bestimmte Eigenschaften konstant oder nahezu konstant bleiben. Alle Punkte, aus denen ein Blob besteht, können in gewisser Weise als miteinander vergleichbar angesehen werden. Die Verwendung der Faltung ist die Methode, die am häufigsten zur Blob-Erkennung verwendet wird.
Wie Sie davon profitieren
(I) Einblicke und Validierungen darüber die folgenden Themen:
Kapitel 1: Blob-Erkennung
Kapitel 2: Kantenerkennung
Kapitel 3: Canny Edge Detector
Kapitel 4 : Skaleninvariante Feature-Transformation
Kapitel 5: Skalierungsraum
Kapitel 6: Feature (Computer Vision)
Kapitel 7: Differenz von Gaußschen Funktionen
Kapitel 8: Eckenerkennung
Kapitel 9: Graterkennung
Kapitel 10: Skaleninvarianter Feature-Operator
(II) Beantwortung der öffentlichen Top-Fragen über Blob-Erkennung.
(III) Beispiele aus der Praxis für den Einsatz der Blob-Erkennung in vielen Bereichen.
Für wen dieses Buch gedacht ist
Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über grundlegende Kenntnisse oder Informationen für jede Art von Blob-Erkennung hinausgehen möchten.