Theo dõi Blob là gì?

Theo dõi Blob là một phương pháp mà máy tính có thể xác định và theo dõi các chuyển động của các đối tượng trong hình ảnh.Blob là một nhóm pixel mà máy tính xác định là một đối tượng.Một người, ví dụ, có thể là một đốm màu.Phương pháp theo dõi này cho phép máy tính tìm thấy vị trí Blob, trong các khung liên tiếp.Trên thực tế, máy tính nhìn thấy chuyển động của đối tượng, một khả năng có các ứng dụng trong phân tích hình ảnh máy tính và trong việc phát triển tầm nhìn máy tính. Trước khi máy tính có thể theo dõi các đốm màu, nó phải xác định chúng.Bước đầu tiên trong theo dõi Blob là tạo ra một chương trình phát hiện Blobs trong một hình ảnh.Máy tính tìm thấy các đốm màu bằng cách nhóm các pixel với các giá trị ánh sáng tương tự hoặc giá trị màu với nhau.Trong thế giới thực, mọi bề mặt đều có các biến thể tinh tế, vì vậy nếu máy tính chỉ chọn một giá trị ánh sáng hoặc màu, một đốm màu có thể chỉ là một vài pixel, điều này là vô ích khi cố gắng nhóm hình ảnh thành các thành phần hữu ích đại diện cho các đơn vị hoàn chỉnh.Trách nhiệm của lập trình viên là tạo ra một hệ thống phát hiện BLOB bắt chước sự khác biệt giữa các đối tượng mà mắt người có thể nhìn thấy.Cô ấy làm điều này bằng cách viết một ngưỡng dung sai vào chương trình, cho biết máy tính sự khác biệt tối đa giữa các giá trị có thể xảy ra trong một đốm màu.Các lập trình viên kiểm tra và tinh chỉnh các chương trình phát hiện blob cho đến khi chúng có thể xác định chính xác các phần của hình ảnh. Tiếp theo, lập trình viên phải tạo ra một cách để máy tính theo dõi chuyển động của các đốm màu.Điều này là khó khăn vì máy tính không thể đơn giản quét khung tiếp theo cho cùng một blob: hình dạng và giá trị của một đốm màu có thể thay đổi khi nó di chuyển xung quanh.Ví dụ, một người đang ngồi xuống có thể đứng lên.Máy tính phải phát hiện các đốm màu trong hình ảnh mới và tạo các kết nối có ý nghĩa giữa các đốm màu dường như khác nhau có trong mỗi khung hình.Các lập trình viên tạo ra các phương trình xác định tầm quan trọng tương đối của các yếu tố bao gồm vị trí, kích thước và màu sắc và kết quả giúp nó quyết định xem blob trong khung mới có đủ tương tự như blob trước đó để nhận cùng một nhãn.Công cụ mạnh mẽ, đặc biệt là khi kết hợp với các phương pháp phân tích hình ảnh khác.Ví dụ, máy tính xác định các khu vực có độ tương phản cao giữa một pixel và tiếp theo để phát hiện các cạnh.Một số chương trình sử dụng các phương pháp phát hiện sườn núi để xác định đường viền của một bề mặt. Các khả năng này cho phép máy tính tiến hành phân tích hình ảnh tinh vi.Một hệ thống tự động có thể quét nhiều hình ảnh hơn những người đánh giá con người có thể nhìn vào.Sử dụng bộ công cụ của nó, bao gồm theo dõi Blob, nó có thể xác định hình ảnh quan tâm đòi hỏi đánh giá chi tiết hơn và chuyển tiếp các phần đó cho con người. Ứng dụng khác của theo dõi Blob là trong tầm nhìn máy tính và robot.Khi các kỹ thuật như thế này trở nên tinh tế hơn, robot sẽ có thể lượm lặt được ý nghĩa từ hình ảnh theo cách xấp xỉ xử lý hình ảnh trong não người.Máy tính có thể lấy thông tin mà không cần nhập thủ công, thu được nhiều thông tin hơn bao giờ hết.Robot có thể nhìn thế giới xung quanh chúng.