Bài tập lớn Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý và phân loại ảnh hoa đang hiện hành

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN HỆ CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐA PHƯƠNG TIỆN THÀNH VIÊN NHÓM 08 HỌ VÀ TÊN : Nguyễn Như Tuấn MSV : B17DCCN659 HỌ VÀ TÊN : Nguyễn Thị Dung MSV : B17DCCN155 HỌ VÀ TÊN : Phạm Quốc Đạt MSV : B17DCCN118 GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN: TS Nguyễn Đình Hóa Mục Lục Câu 1: Đặc điểm kho ảnh: Câu 2: Kỹ thuật xử lý phân loại ảnh hoa hành I Kĩ thuật xử lý ảnh 1.Quá trình xử lý ảnh Lọc trung bình - Median Filter 5 2.Đặc trưng ảnh 3.Ảnh biểu diễn ảnh: II Các phương pháp xử lý ảnh III Kỹ thuật phân loại ảnh 1.Tìm hiểu SVM 2.Tìm Hiểu KNN 16 IV Phương pháp rút trích đặc trưng hình ảnh HOG 18 Câu Xây dựng hệ thống 23 V Xây dựng hệ thống 23 Sơ đồ khối Quá trình thực 23 23 Bước 1: Tiền xử lý 23 Bước 2: Trích rút đặc trưng 24 3.Bước 3: Huấn luyện mơ hình (Phân loại ảnh) 29 Bước 4: Nhận dạng ảnh 32 4.1 Kết train test: 32 4.2 Kết tìm kiếm hình ảnh từ hình ảnh: 32 4.3 Code 32 Yêu Cầu Hãy sưu tầm 100 ảnh 15 loại hoa khác ảnh gồm hoa, ảnh có kích thước Tìm hiểu kỹ thuật xử lý phân loại ảnh hoa hành Xây dựng hệ thống nhận dạng ảnh hoa - Đầu vào: hoa thuộc loại hoa có chưa có - Đầu ra: nhãn hoa a Sơ đồ khối Quy trình thực b Trình bày thuộc tính sử dụng để nhận dạng nhãn Kỹ thuật để trích rút thuộc tính c Cách lưu trữ thuộc tính ảnh hoa Các nhận dạng ảnh hoa dựa thuộc tính Demo đánh giá kq đạt dc Câu 1: Đặc điểm kho ảnh: - Có khoảng 200 ảnh - 15 loại hoa, chia vào 15 folder khác - Mỗi ảnh có bơng hoa - Kích thước 64*64 - Mỗi loại hoa có nhiều hình dạng màu sắc khác nhau, có ảnh chụp gần ảnh chụp xa, loại có nhiều màu sắc Câu 2: Kỹ thuật xử lý phân loại ảnh hoa hành I Kĩ thuật xử lý ảnh Quá trình xử lý ảnh ● Thu nhận ảnh: Đặc điểm kho ảnh: - Có ảnh? 100 - 15 loại hoa, chia vào 15 folder khác - Mỗi ảnh có bơng hoa - Kích thước bao nhiêu? - Tại lấy kích thước này? - Mỗi loại hoa có nhiều hình dạng màu sắc khác nhau, có ảnh chụp gần ảnh chụp xa, loại có nhiều màu sắc ● Tiền xử lý -resize ảnh (64x64) , đổi jpg ❖ Lọc trung bình - Median Filter ● Ý tưởng - Với lọc trung bình, điểm ảnh (Pixel) thay trung bình trọng số điểm vùng lân cận - Giả sử có ma trận lọc (Kernel) (3x3) quét qua điểm ảnh ảnh đầu vào Isrc Tại vị trí điểm ảnh lấy giá trị điểm ảnh tương ứng vùng (3x3) ảnh gốc đặt vào ma trận lọc (Kernel) Giá trị điểm ảnh ảnh đầu Idst giá trị trung bình tất điểm ảnh ma trận lọc (Kernel) ● Thuật toán - ảnh đầu vào với I(x,y) giá trị điểm ảnh điểm (x,y) ngưỡng θ ● Bước 1: Tính tổng thành phần ma trận lọc (Kernel) ● Bước 2: Chia lấy trung bình tổng thành phần ma trận tính với số lượng phần tử cửa sổ lọc giá trị Itb(x, y) ● Bước 3: Hiệu chỉnh: o Nếu I(x,y) - Itb(x,y) > θ I(x,y) = Itb(x,y) o Nếu I(x,y) - Itb(x,y)