Wat is het volgen van blob?

Blob -tracking is een methode waarmee computers de bewegingen van objecten binnen afbeeldingen kunnen identificeren en traceren.Een klodder is een groep pixels die de computer identificeert als een object.Een persoon kan bijvoorbeeld een blob zijn.Met deze trackingmethode kan de computer de positie van de blob in opeenvolgende frames vinden.In feite ziet de computer de beweging van het object, een mogelijkheid met toepassingen in geautomatiseerde beeldanalyse en bij de ontwikkeling van computer vision.

Voordat een computer blobs kan volgen, moet deze deze definiëren.De eerste stap in BLOB -tracking is het maken van een programma dat blobs in een afbeelding detecteert.De computer vindt blobs door pixels te groeperen met vergelijkbare lichtwaarden of kleurwaarden samen.In de echte wereld heeft elk oppervlak subtiele variaties, dus als de computer slechts één licht- of kleurwaarde heeft geselecteerd, kan een klodder slechts enkele pixels zijn, wat nutteloos is wanneer ze proberen afbeeldingen te groeperen in nuttige componenten die volledige eenheden vertegenwoordigen.

Het is de verantwoordelijkheid van de programmeur om een blob -detectiesysteem te maken dat het onderscheid tussen objecten nabootst die het menselijk oog kan zien.Ze doet dit door een tolerantiedrempel in het programma te schrijven, die de computer het maximale verschil vertelt tussen waarden die in een klodder kunnen voorkomen.Programmeurs testen en verfijnen BLOB -detectieprogramma's totdat ze delen van afbeeldingen correct kunnen identificeren.

Vervolgens moet de programmeur een manier maken voor de computer om de beweging van de blobs bij te houden.Dit is moeilijk omdat de computer het volgende frame niet eenvoudig op dezelfde klodder kan scannen: de vorm en waarden van een blob kunnen veranderen als deze rondgaat.Een persoon die gaat zitten kan bijvoorbeeld opstaan.De computer moet de blobs in de nieuwe afbeelding detecteren en zinvolle verbindingen maken tussen de schijnbaar verschillende blobs die in elk frame aanwezig zijn.Programmeurs maken vergelijkingen die het relatieve belang bepalen van factoren zoals locatie, grootte en kleur, en de resultaten helpen het om te beslissen of de blob in het nieuwe frame vergelijkbaar genoeg is als de vorige klodder om hetzelfde label te ontvangen.

Blob -tracking is eenKrachtig gereedschap, vooral in combinatie met andere methoden voor het analyseren van afbeeldingen.Computers identificeren bijvoorbeeld gebieden met een hoog contrast tussen de ene pixel en de volgende om randen te detecteren.Sommige programma's gebruiken ridge -detectiemethoden om de contour van een oppervlak te bepalen.

Met deze vaardigheden kunnen computers geavanceerde beeldanalyse uitvoeren.Een geautomatiseerd systeem kan meer afbeeldingen scannen dan menselijke recensenten mogelijk kunnen kijken.Met behulp van zijn toolkit, inclusief blob -tracking, kan het interessante afbeeldingen identificeren die meer gedetailleerde beoordeling vereisen en die secties doorsturen naar een mens.

Een andere toepassing van blob -tracking is in computer vision en robotica.Naarmate dergelijke technieken meer verfijnd worden, kunnen robots betekenis uit beelden halen op een manier die beeldverwerking in het menselijk brein benadert.Computers kunnen informatie op zich nemen zonder het handmatig binnen te komen en meer informatie te krijgen dan ooit tevoren.Robots konden de wereld om hen heen zien.