הבטחתי וקיימתי(רק להקטנה כרגע):

(כרגע זה עובד מאוווד לאט בגלל הפונקציה שמחשבת את האנרגיה של כל פיקסל. אם למישהו יש כוח לייעל אותה, או בכלל לשנות אותה, שירשום, ואני אשלח לו את הקוד הנוכחי).

ועכשיו תסלחו לי, אני יכול לישון(מאתמול זה כבר הורג אותי).

[attachment deleted by admin]

אתה מודע לזה שמעשית עשית CROP, כן?

זה לא ממש מדויק.

אם תשים לב יש חלקים בתמונה המוקטנת שלו שהם יותר צרים מאשר במקורית.

לדוגמא, השמיים[מקדימה], האנשים שמולו.

עכשיו זה נראה פחות כמו CROP.

את כל המשחקים האלה צריך לעשות עם הפונקציה שמחשבת את האנרגיה של הפיקסל. אני צריך לשבת על זה כדי למצוא אוליפונקציה טובה יותר ממה שרשום במסמך שלהם. אולי אני אהפוך את זה לHPF וזהו.

[attachment deleted by admin]

למה שלא תשתמש במסכות גזירה?

זה מה שנתן את התוצאה האחרונה.

ד.א. איך זה? חתך קצת את הMINIMAP בגלל הלומה. אני צריך לחשוב על דרך לתת דגש גם לכרומה. בכל מקרה, למישהו יש פילטר מורפולוגי טוב שבנה? אולי אני אשתמש בזה כדי להדגיש את הקצוות של האובייקטים.

[attachment deleted by admin]

נראה לי שפשוט לקחת תמונה מאוד קשה.

אם הבנתי נכון איך זה עובד, צריכים להיות מסלולים אנכיים (במקרה של הצרה של התמונה) אבל לווא דווקא ישרים, שביניהם אין מידע חשוב.

כיון של בתחתית התמונה יש הרבה מאוד מידע, המקום היחיד שאפשר לחתוך הוא בין יד שמאל לסכין, מה שמשאיר לך מעט מאוד מקום למשחקים.

בכלל, לא נראה לי שהשיטה הזו מתמודדת טוב עם קוים אלכסוניים ארוכים.

למה שלא תנסה את זה על תמונה קצת יותר פשוטה?

נראה לי שפשוט לקחת תמונה מאוד קשה.

אם הבנתי נכון איך זה עובד, צריכים להיות מסלולים אנכיים (במקרה של הצרה של התמונה) אבל לווא דווקא ישרים, שביניהם אין מידע חשוב.

כיון של בתחתית התמונה יש הרבה מאוד מידע, המקום היחיד שאפשר לחתוך הוא בין יד שמאל לסכין, מה שמשאיר לך מעט מאוד מקום למשחקים.

בכלל, לא נראה לי שהשיטה הזו מתמודדת טוב עם קוים אלכסוניים ארוכים.

למה שלא תנסה את זה על תמונה קצת יותר פשוטה?

מה זה משנה? אז מה תעשה? תפתח תוכנה ותגיד "תעבדו איתה רק בתנאים כאלו ואחרים" אז מה הפואנטה?

מה זה משנה? אז מה תעשה? תפתח תוכנה ותגיד "תעבדו איתה רק בתנאים כאלו ואחרים" אז מה הפואנטה?

בטח שזה משנה. אף אחד לא הבטיח כאן כלי אוניברסלי שיכול לטפל בצורה מוצלחת ב- 100% מהתמונות, אחרי הכל - יש כאן דחיסת תמונה. אם בתמונה יש הרבה פרטים חשובים, הגיוני שיהיה קשה לכווץ אותה.

חוץ מזה, אני מקווה שברור לך שבסרטון ההדגמה מה שראית היה התוצאות הכי טובות שלהם, ולא המקרים הקיצוניים.

הם אפילו אומרים את זה ונותנים דוגמאות דיי מזעזעות במאמר שהאיש כתב.

ד.א. התמונה האחרונה נוצרה ע"י פונקציית אנרגיה של BPFפשוט שנוצר ע"י חיסור 2 moving avg.

זה כנראה שייך כבר לפוטושופ, לא ברור על פי הידיעה אם הרעיון בא מפוטושופ, אז בכל מקרה כנראה שתראו את זה בקרוב מאד (לא קראתי את הכל)

http://news.com.com/8301-13580_3-9768707-39.html

מה שכתוב בידיעה זה שאדובי שכרה את אחד המפתחים של השיטה (מפתח בשם שי אבידן), יחד עם עוד כשרונות בתחום.

amaizing!

הרבה פעמים כשעובדים על מקרים פרטיים (בסיפור שלנו - תמונות "פשוטות"), מגלים הרבה בדרך ובסוף מכסים את המקרה הכללי.

אין סיבה להימנע מתמונות פשוטות בתור התחלה, זה יכול מאוד להקל את תהליך הפיתוח של האלגוריתם. ברי בסופו של דבר, ברגע שכיסינו את כל המקרים הפרטיים - כיסינו את המקרה הכללי.

התעסקות אובססיבית עם המקרה הכללי בלבד, על-מנת לשמור על "טוהר" האלגוריתם ותוקפו האוניברסלי דווקא עשויים לחסום את המפתח מלראות שיטות חדשות לטיפול במקרים פרטיים.

החיים זה לא שחור ולבן, בטח שלא בתמונות :-)

אחד הדברים שהרשים אותי באלגוריתם הוא הפשטות מצד אחד, והפרמטריות מצד שני.

האלגוריתם הבסיסי עצמו פשוט, ואת הפרמטר העיקרי (מפת האנרגיה) ניתן להפיק בכל שיטה שרוצים.

הרבה אלגוריתמים כאלה מתגלים כטובים וכשימושיים במיוחד.

unsigned integer:

אני מציע שתנסה להשתמש באופרטור Moravec כפונקצית האנרגיה (חפש Moravec Corner Detection)

הוא אופרטור פשוט למימוש יחסית, מהיר במידה סבירה, ונותן לכל פיקסל את מידת היחוסיות (או שוני) של האזור שלו לסביבה הקרובה. משתמשים בו לדוגמא לזיהוי פינות בתמונות, לדוגמא, ולזיהוי אזורים "מעניינים".

מן הסתם כדי להעלים פיקסלים באזורים בעלי דמיון עצמי גבוה (כלומר לתת להם אנרגיה נמוכה).

תנסה, תראה לנו איך יוצא.