Entendiendo las características de las Imágenes

Explicación

La mayoría de ustedes habrán jugado a los juegos de rompecabezas. Usted obtiene un montón de piezas pequeñas de una imagen, donde usted necesita ensamblarlas correctamente para formar una imagen grande. La pregunta es, ¿cómo lo haces? ¿Qué tal si proyectamos la misma teoría a un programa de computadora para que el ordenador pueda jugar al rompecabezas? Si la computadora puede jugar con puzzles rompecabezas, ¿por qué no podemos dar muchas imágenes de la vida real de un buen paisaje natural a la computadora y decirle que ordene todas esas imágenes en una sola imagen grande? Si la computadora puede ordenar varias imágenes naturales de una a una, ¿qué tal si le damos muchas imágenes de un edificio o cualquier estructura y le decimos a la computadora que cree un modelo 3D a partir de ella?

Bueno, las preguntas y la imaginación continúan. Pero todo depende de la pregunta más básica? ¿Cómo se juega a los rompecabezas? ¿Cómo se organizan muchas piezas de imágenes codificadas en una sola imagen grande? ¿Cómo puedes organizar muchas imágenes naturales a una sola imagen?

La respuesta que estamos buscando son patrones específicos o características específicas que sean únicas, que puedan ser fácilmente rastreables y comparables. Si buscamos una definición de tal característica, puede que nos resulte difícil expresarla en palabras, pero sabemos cuáles son. Si alguien le pide que señale una buena característica que puede ser comparada a través de varias imágenes, usted puede señalar una. Por eso, incluso los niños pequeños pueden simplemente jugar estos juegos. Buscamos estas características en una imagen, las encontramos, encontramos las mismas características en otras imágenes, las alineamos. Eso es todo. (En el puzzle de rompecabezas, nos fijamos más en la continuidad de las diferentes imágenes). Todas estas habilidades están inherentemente presentes en nosotros.

Así que nuestra única pregunta básica… ¿Cuáles son estas características? (La respuesta debe ser comprensible para una computadora también.)

Bueno, es difícil decir cómo los humanos encuentran estas características. Pero si miramos profundamente en algunas imágenes y buscamos diferentes patrones, encontraremos algo interesante o algo repetido.

Entender las características

La imagen es muy simple. En la parte superior de la imagen, se dan seis pequeños parches de imagen. La pregunta para usted es encontrar la ubicación exacta de estos parches en la imagen original. ¿Cuántos resultados correctos puede encontrar?

Características

Así que ahora respondimos a nuestra pregunta:”¿Cuáles son estas características?”. Pero la siguiente pregunta surge. ¿Cómo los encontramos? ¿O cómo encontramos las esquinas? Eso también respondimos de una manera intuitiva, es decir, buscamos las regiones en imágenes que tienen máxima variación cuando se mueven (por una pequeña cantidad) en todas las regiones a su alrededor. Esto se proyectaría en lenguaje informático en los próximos capítulos. Así que encontrar estas funciones de imagen se llama Detección de características.

Así que encontramos los rasgos en la imagen (Suponga que usted lo hizo). Una vez que lo encontraste, deberías encontrar lo mismo en las otras imágenes. Qué hacemos? Tomamos una región en torno a la característica, lo explicamos en nuestras propias palabras. Básicamente, está describiendo la característica. De manera similar, la computadora también debe describir la región alrededor de la característica para que pueda encontrarla en otras imágenes. La llamada descripción se llama Descripción de la característica. Una vez que tienes las características y su descripción, puedes encontrar las mismas características en todas las imágenes y alinearlas, ordenarlas o hacer lo que quieras.

Así que en este módulo, estamos buscando diferentes algoritmos en OpenCV para encontrar características, describirlas, igualarlas, etc.