RU2234127C2 - Method for computerized recognition of objects - Google Patents
Method for computerized recognition of objects Download PDFInfo
- Publication number
- RU2234127C2 RU2234127C2 RU2002114851/09A RU2002114851A RU2234127C2 RU 2234127 C2 RU2234127 C2 RU 2234127C2 RU 2002114851/09 A RU2002114851/09 A RU 2002114851/09A RU 2002114851 A RU2002114851 A RU 2002114851A RU 2234127 C2 RU2234127 C2 RU 2234127C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- objects
- images
- recognition
- image
- recognized
- Prior art date
Links
Abstract
Description
Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике, а более узко - к системам искусственного интеллекта.The invention relates to automation and computer technology, and more specifically to artificial intelligence systems.
Известен способ компьютерного распознавания объекта, изображение которого вводится телекамерой в компьютер, после определения его характеристик и перевода их в цифровую форму, путем сопоставления его характеристик с характеристиками, также в цифровой форме, ограниченного числа заранее известных компьютеру объектов-шаблонов для отыскания среди них наиболее похожий на распознаваемый. Смотри книгу “Компьютер обретает разум”. /Перевод с англ. - М.: Мир, 1990, с.28, раздел “Раскрытие загадки зрения - поиски подходящей модели”.A known method of computer recognition of an object, the image of which is entered by a television camera into a computer, after determining its characteristics and digitizing them, by comparing its characteristics with the characteristics, also in digital form, of a limited number of pre-known to the computer template objects for finding the most similar among them recognizable. See the book “The Computer Gains Mind.” / Translation from English. - M .: Mir, 1990, p.28, section “Disclosure of the riddle of vision - the search for a suitable model”.
Известны также методы нормализации, предварительной подготовки, приведение к стандартному для данной программы виду изображения распознаваемого объекта - изменение масштаба, поворот в требуемое положение, например расположение наибольшего длиннового размера распознаваемого объекта по оси X, расположенной вдоль горизонтальной стороны экрана монитора, центрирование изображения по центру экрана монитора, вписание в прямоугольник требуемого размера, широко применяемые, например, в системах автоматического компьютерного проектирования, в частности в широко известной программе AutoCad и упоминаемые в книге “Компьютер обретает разум”, с.28, данные о которой были приведены выше.There are also known methods of normalization, preliminary preparation, reduction to the standard type of image of a recognized object for this program — zooming, rotation to the desired position, for example, the location of the largest long size of the recognized object along the X axis located along the horizontal side of the monitor screen, centering the image in the center of the screen monitor, inscribing into a rectangle of the required size, widely used, for example, in computer-aided design systems In particular in the AutoCad program widely known and mentioned in the book "The computer takes the mind", p.28, for which data have been given above.
В ниже приведенных источниках также изображение распознаваемого объекта разными способами преобразуется в систему электрических импульсов, переводится в цифровую форму и в дальнейшем сравнивается с аналогично преобразованными эталонными изображениями.In the sources below, the image of a recognized object in various ways is also converted into a system of electrical impulses, digitized, and then compared with similarly converted reference images.
Так в устройстве для распознавания образов по авторскому свидетельству №898465, МПК G 06 К 9/62, УДК 681 327.12 (088.8) в блок вводится изображение объекта и несколько изображений фотошаблонов, которые сравниваются, например, при помощи оптического коррелятора Берджера, световая картина на экране преобразуется в последовательность электрических импульсов, которые поступают на дальнейшую обработку, и при совпадении определенных характеристик происходит распознавание.So in the device for pattern recognition according to copyright certificate No. 898465, IPC G 06 K 9/62, UDC 681 327.12 (088.8), the image of the object and several images of photo masks are compared into the block, which are compared, for example, using the Berger optical correlator, the light picture on the screen is converted into a sequence of electrical pulses that are sent for further processing, and when certain characteristics coincide, recognition occurs.
В способе распознавания по патенту US 5740266A, МПК 6 G 06 K 9/46, выданном 14.04.98, происходит последовательное наложение масок на контур распознаваемого изображения с целью формирования контура пиксельного изображения. После первого наложения маски происходит отсечение части изображения, расположенного вне маски, формирование первого пиксельного контура из оставшейся части изображения, создание новой маски на основе первого пиксельного изображения и наложение ее на контур изображения с отсеченной частью, формирование второго контура и новой маски, сравнение второго контура с первым и т.д., пока число различий между контурами не уменьшится до заданного значения.In the recognition method according to the patent US 5740266A, IPC 6 G 06 K 9/46, issued 04/14/98, there is a sequential application of masks on the contour of the recognized image in order to form the contour of the pixel image. After the first mask application, a part of the image located outside the mask is cut off, the first pixel contour is formed from the remaining part of the image, a new mask is created based on the first pixel image and superimposed on the image contour with the clipped part, the second contour and a new mask are formed, the second contour is compared with the first, etc., until the number of differences between the circuits is reduced to a given value.
В способе распознавания образов по патенту US 5744743A, МПК 6 G 06 Т 9/2, выданном 31.03.98 г., сравниваются изображения с выделением соответствующих одна другой точек в блоках изображений и затем производится распознавание.In the method of pattern recognition according to the patent US 5744743A, IPC 6 G 06 T 9/2, issued March 31, 1998, the images are compared with the selection of one corresponding points in the image blocks and then recognition is performed.
В способе распознавания объектов по заявке №99125814/09 (02001) с приоритетом 03.12.1999, по которой ФИПС принял решение о выдаче патента на изобретение 11 апреля 2002 г., по которому совмещаются на экране монитора компьютера предварительно нормализованные изображения распознаваемого объекта и шаблона, каждый из которых выполнен в градациях одного различного цвета. Цвет суммарного, результирующего изображения получается отличным от цветов совмещаемых изображений. И в случае совпадения контуров совмещенных изображений в результирующем изображении оператор констатирует распознавание объекта. Для облегчения распознавания объектов вокруг изображений шаблонов выполняются две определенной ширины эквидистантные полосы (которые могут быть разделены на ряд отрезков), граничащие друг с другом и с контуром изображения, цвет которых отличен как от цвета распознаваемого объекта, шаблона, так и друг от друга. Масштаб изображения распознаваемого объекта может делаться чуть больше масштаба изображения шаблона, чтобы изображение распознаваемого объекта при их совмещении вышло на первую контурную полосу тождественного ему шаблона, цвет контурной полосы при этом меняется, сигнализируя о распознавании.In the method for recognizing objects according to the application No. 99125814/09 (02001) with a priority of 12/03/1999, according to which FIPS decided to grant a patent for the invention on April 11, 2002, according to which pre-normalized images of the recognized object and pattern are combined on the computer screen, each of which is made in gradations of one different color. The color of the total, resulting image is different from the colors of the combined images. And in case of coincidence of the contours of the combined images in the resulting image, the operator recognizes the recognition of the object. To facilitate the recognition of objects around images of templates, two defined widths of equidistant stripes (which can be divided into a number of segments) are run adjacent to each other and to the image contour, the color of which is different both from the color of the recognized object, template, and from each other. The image scale of the recognizable object can be made slightly larger than the scale of the image of the template so that the image of the recognizable object, when combined, goes to the first contour strip of the template identical to it, while the color of the contour strip changes, signaling recognition.
Такой способ распознавания требует обязательного присутствия в системе распознавания монитора и рассчитан в основном на работу с оператором, что усложняет систему распознавания, делает ее громоздкой, нетранспортабельной и снижает скорость распознавания, так как на экран монитора нужно выводить совмещенные изображения объектов распознавания и шаблонов как минимум в течение 0,5-1 сек, чтобы оператор успел произвести распознавание.This recognition method requires the presence of a monitor in the recognition system and is mainly designed to work with the operator, which complicates the recognition system, makes it cumbersome, non-transportable and reduces the recognition speed, since the combined images of recognition objects and patterns must be displayed on the monitor screen at least 0.5-1 sec. for the operator to make recognition.
К причинам, препятствующим достижению указанного ниже технического результата при использовании известных способов, относится то, что известными способами за приемлемое время можно сравнить распознаваемый объект с небольшим числом шаблонов (особенно если графика сложная), громоздкость и не транспортабельность системы, что резко сужает область применения таких систем.The reasons that impede the achievement of the technical result indicated below when using known methods include the fact that using known methods, for a reasonable time, you can compare a recognizable object with a small number of patterns (especially if the graphics are complex), the bulkiness and non-portability of the system, which drastically reduces the scope of such systems.
Сущность изобретения заключается в следующем: задача, на решение которой направлено заявляемое изобретение, заключается в том, чтобы система распознавания могла быстро распознавать большое число объектов, могла распознавать группы объектов, пользуясь большим числом шаблонов, была бы мобильной и негромоздкой, что позволило бы, например, промышленному роботу - системе из телекамеры, компьютера и исполнительного механизма - выбирать не только ограниченное число деталей, расположенных преимущественно в строго определенном положении на конвейере, но и распознавать большое число объектов, групп объектов, сравнивая их с большим числом шаблонов, хранящихся в памяти компьютера.The essence of the invention is as follows: the task to which the claimed invention is directed is that the recognition system can quickly recognize a large number of objects, can recognize groups of objects using a large number of templates, be mobile and cumbersome, which would allow, for example , an industrial robot - a system of a television camera, a computer and an actuator - to choose not only a limited number of parts located mainly in a strictly defined position on Weyer, but also recognize the large number of objects, groups of objects, comparing them with a large number of templates stored in the computer's memory.
Технический результат, который может быть получен при осуществлении изобретения, - резкое увеличение скорости распознавания вводимых в компьютер объектов, сравниваемых с большим количеством шаблонов, хранящихся в памяти компьютера, упрощение системы распознавания.The technical result that can be obtained by carrying out the invention is a sharp increase in the speed of recognition of objects entered into the computer, compared with a large number of templates stored in the computer's memory, simplification of the recognition system.
Указанный технический результат при осуществлении изобретения достигается тем, что если в известных способах компьютерного распознавания объектов, предусматривающих предварительную нормализацию (приведение объекта, вводимого в компьютер, к стандартному для данного способа виду - изменению масштаба, поворот в требуемое положение, центрирование, вписание в прямоугольник требуемого размера), определение характеристик, например цвета, перевод их в цифровую форму с последующим последовательным сравнением отдельных характеристик и даже точек изображения распознаваемого объекта, вводимого или хранящегося в памяти компьютера, с характеристиками и точками изображения шаблонов, также переведенными в цифровую форму и хранящихся в памяти компьютера, выведение на экран монитора изображения распознаваемого объекта, преобразованное в изображение, выполненное в градациях - различных степенях яркости - одного цвета, например красного, и последовательное, поочередное совмещение его с изображениями хранящихся в памяти компьютера шаблонов, выполненных, например, в градациях зеленого, что позволяет увидеть в зоне совмещения изображений результирующее изображение другого, отличного от первых двух цвета, которое и фиксируется оператором как распознанное, если совмещаемые изображения идентичны, то особенностью предполагаемого изобретения является то, что он позволяет в автоматическом режиме одновременно распознавать группу объектов. Для этого программа распознавания объектов может пошагово совмещать нормализованные изображения объектов, центрированных и вписанных в одинаковых размеров ячейки таблицы и шаблонов, центрированных и вписанных в аналогичные ячейки таблицы, с шагом, равным высоте строки с ячейками или ширине столбца ячеек таблиц (в зависимости от порядка совмещения таблиц - построчно снизу вверх или сбоку - поочередно совмещаются строки таблиц или столбцы), причем в каждом из столбцов или строк таблицы шаблонов, число которых равно числу столбцов или строк в таблице распознаваемых объектов, находится полный комплект шаблонов, что обеспечивает возможность одновременного распознавания объектов, находящихся в ячейках строки таблицы (или в ячейках столбца), в ячейках группы строк (или столбцов) или даже в ячейках всей таблицы.The specified technical result in the implementation of the invention is achieved by the fact that if in the known methods of computer recognition of objects involving preliminary normalization (bringing the object entered into the computer to the standard form for this method - zooming, rotation to the desired position, centering, inscribing into the rectangle of the required size), determination of characteristics, for example color, their digitalization with subsequent sequential comparison of individual characteristics and even points of the image of a recognizable object, entered or stored in the computer’s memory, with the characteristics and image points of the patterns also digitized and stored in the computer’s memory, displaying on the monitor screen an image of the recognizable object, converted to an image made in gradations - various degrees of brightness - one color, for example red, and its sequential, sequential combination with images stored in computer memory of templates made, for example, in gradations of green th, that allows to see the image superposition area the resulting image of the other, different from the first two colors, and is fixed by the operator to recognize if mating images are identical, then the intended feature of the invention is that it allows to automatically recognize a group of objects simultaneously. For this, the object recognition program can step-by-step combine normalized images of objects centered and inscribed in the same cell size of the table and templates centered and inscribed in similar table cells with a step equal to the row height with cells or the column width of the table cells (depending on the alignment order tables - line by line from bottom to top or side - rows of tables or columns are combined alternately), and in each of the columns or rows of the table of patterns, the number of which is equal to the number of columns or to the table of recognized objects, there is a complete set of templates, which allows the simultaneous recognition of objects located in the cells of a row in a table (or in cells of a column), in cells of a group of rows (or columns), or even in cells of the entire table.
Кроме того, программа распознавания объектов, запуская программу пошагового совмещения строк или столбцов с ячейками таблиц распознаваемых объектов и шаблонов, не выводя построчно результирующего изображения на экран монитора (как это делает обыкновенная программа вывода изображения), определяет цвет пикселов каждой строки результирующего изображения (считывая, например, в программах вывода совмещаемых изображений на экран монитора цвет пикселов этих изображений и вычисляя результирующий цвет или определяя результирующий цвет, например, по результатам измерения напряжения электрического тока, которое должно подаваться на электронные пушки монитора, формирующие цвет пикселов изображения) одного выделенного объекта, результирующих изображений группы объектов, результирующих изображений всех объектов или только их контуров в каждой ячейке совмещаемых таблиц (при совмещении идентичных изображений распознаваемого объекта и шаблона все результирующее изображение будет одного ожидаемого цвета, соответствующего совмещенным, смешанным цветам этих изображений), или его контурных полос, или выделенных фрагментов его изображений, или только их контуров или контурных полос этих фрагментов, сравнивает его с ожидаемым цветом (если цвет пикселов строки результирующего изображения или только его контура совпадает с ожидаемым цветом строки результирующего изображения или его контура, то программа распознавания считает эти строки совмещенных изображений идентичными) и в случае идентичности всех строк или определенного заранее процента неидентичных строк совмещенных изображений в результирующих изображениях (если строки совмещенных изображений идентичны, то цвет всей строки изменится на ожидаемый) каждой совмещенной ячейки таблиц фиксирует распознавание объектов в каждой из совмещенных ячеек, запоминает распознанные объекты в ячейках таблицы распознаваемых объектов и исключает их из дальнейшего распознавания при очередном сдвиге на шаг строки или столбца таблицы шаблонов относительно таблицы распознаваемых объектов, может отбирать объекты для дальнейшего распознавания фрагментов изображений, посылая, в случае распознавания требуемого объекта, группы объектов, объектов во всех ячейках таблицы распознаваемых объектов или после совмещения последней строки или столбца таблицы шаблонов с последней строкой или столбцом таблицы распознаваемых объектов, сигнал на исполнительный механизм или регистрирующий, выводя, например, таблицу распознаваемых объектов на тот же монитор с выделением распознанных объектов и заканчивая работу.In addition, the object recognition program, by launching the program of step-by-step alignment of rows or columns with cells of tables of recognized objects and patterns, without displaying the line-by-line resulting image on the monitor screen (as an ordinary image-output program does), determines the color of the pixels of each line of the resulting image (reading, for example, in programs for displaying compatible images on a monitor screen, the color of the pixels of these images and calculating the resulting color or determining the resulting color, for example an example, according to the results of measuring the voltage of electric current, which must be supplied to the electronic guns of the monitor, forming the color of the image pixels) of one selected object, the resulting images of a group of objects, the resulting images of all objects or only their contours in each cell of compatible tables (when matching identical images of recognized object and template, the entire resulting image will be one expected color corresponding to the combined, mixed colors of these images), or its contour strips, or selected fragments of its images, or only their contours or contour strips of these fragments, compares it with the expected color (if the color of the pixels in the line of the resulting image or only its contour matches the expected color of the line of the resulting image or its contour, then the recognition program considers these lines of combined images identical) and in the case of the identity of all lines or a predetermined percentage of non-identical lines of combined images in the resulting images (if the rows of the aligned images are identical, then the color of the entire row will change to the expected) of each combined table cell, it recognizes the recognition of objects in each of the combined cells, remembers the recognized objects in the cells of the table of recognized objects and excludes them from further recognition at the next shift by a row step or column of the template table relative to the table of recognized objects, can select objects for further recognition of image fragments, sending, in case of recognition of object, group of objects, objects in all cells of the table of recognized objects or after combining the last row or column of the template table with the last row or column of the table of recognized objects, a signal to the actuator or registering, outputting, for example, a table of recognized objects to the same monitor with selection of recognized objects and finishing work.
Таким образом, из системы распознавания исключается монитор.Thus, the monitor is excluded from the recognition system.
Программа распознавания в предлагаемом способе не сравнивает каждую точку в каждой строке изображения распознаваемого объекта с каждой точкой соответствующей ей строки изображения шаблона, а только определяет цвет строк результирующего изображения, например при распознавании иероглифов, или только его контура, если изображение широкое, или цвет его фрагментов, или их контуров и контурных полос, что резко сокращает время распознавания объекта.The recognition program in the proposed method does not compare each point in each line of the image of the recognized object with each point of the corresponding image line of the template, but only determines the color of the lines of the resulting image, for example, when recognizing hieroglyphs, or only its outline, if the image is wide, or the color of its fragments , or their contours and contour strips, which dramatically reduces the time of recognition of the object.
Принцип распознавания по предлагаемому способу заключается в том, что если, например, на экране монитора наложить друг на друга два тождественных, идентичных изображения (распознаваемого объекта и шаблона), каждое из которых выполнено в одном, отличающемся друг от друга, цвете, то мы получим на экране точно такое же результирующее изображение, но цвет этого изображения будет отличен от цветов накладываемых друг на друга изображений.The principle of recognition by the proposed method is that if, for example, two identical, identical images (a recognizable object and a template) are superimposed on the monitor screen, each of which is made in one color that is different from each other, then we obtain the exact resulting image is on the screen, but the color of this image will be different from the colors of the overlapping images.
Программа распознавания фиксирует наличие или отсутствие ожидаемого изменения цвета в каждой строке результирующего изображения. Если цвет пикселов строки результирующего изображения или только его контура (на границе с фоном) изменился на ожидаемый - соответствующий цвету контуров совмещенных идентичных изображений распознаваемого изображения и шаблона, то программа распознавания считает, что эта строка изображения распознаваемого объекта соответствует, тождественна строке изображения шаблона, и если все строки или определенный заранее процент строк совмещенных изображений идентичен, то считает этот объект распознанным.The recognition program captures the presence or absence of the expected color change in each line of the resulting image. If the color of the pixels of the line of the resulting image or only its outline (at the border with the background) has changed to the expected one - corresponding to the color of the contours of the combined identical images of the recognizable image and template, then the recognition program considers that this image line of the recognized object corresponds to the same as the image line of the template, and if all lines or a predetermined percentage of lines of combined images are identical, then this object is recognized.
Для распознавания по предлагаемому способу создается большая или даже очень большая библиотека шаблонов - изображений различных объектов, с которыми в дальнейшем будут сравниваться распознаваемые объекты.For recognition by the proposed method, a large or even very large library of templates is created - images of various objects with which recognizable objects will be compared in the future.
Для того чтобы при совмещении распознаваемого объекта и шаблона с идентичным изображением произошло совпадение их контуров, необходимо нормализовать, привести все изображения на шаблонах к стандартному для данного способа виду по определенному алгоритму, обеспечивающему наилучшее, стандартное расположение изображений на экране. Например, длинная сторона прямоугольника, в который полностью вписывается изображение объекта (в случав, когда длина объекта больше его ширины), была бы направлена вдоль оси X, которая, в свою очередь, направлена вдоль длинной стороны экрана монитора, масштаб изображения должен быть таков, чтобы наибольшая длина или высота изображения объекта не превышала размеров стандартного для данного способа прямоугольника, в который вписывается изображение. Наибольшая длина изображения объекта должна быть параллельна длинной стороне этого прямоугольника, изображение должно быть центрировано - точка пересечения диагоналей этого прямоугольника должна лежать в центре изображения.In order for the coincidence of their contours when combining the recognized object and the template with the identical image, it is necessary to normalize, bring all the images on the templates to the standard view for this method according to a certain algorithm that provides the best, standard image location on the screen. For example, the long side of the rectangle into which the image of the object fits in completely (in the case when the length of the object is greater than its width) would be directed along the X axis, which, in turn, is directed along the long side of the monitor screen, the image scale should be such so that the maximum length or height of the image of the object does not exceed the size of the standard rectangle for this method into which the image fits. The longest image length of the object should be parallel to the long side of this rectangle, the image should be centered - the intersection point of the diagonals of this rectangle should lie in the center of the image.
Такие преобразования изображений легко делаются в такой программе, как AutoCad.Such image transformations are easily done in a program such as AutoCad.
Таким образом, получается, что высота (или длина - у тех изображений, у которых длина больше высоты) всех изображений шаблонов одинакова и изображения центрированы.Thus, it turns out that the height (or length - for those images whose length is greater than the height) of all images of the templates is the same and the images are centered.
Такой же процедуре подвергается и каждое изображение распознаваемого объекта. И поэтому контур каждого распознаваемого объекта при последовательном наложении на шаблоны точно совпадает с контуром идентичного ему изображения на шаблоне, если, конечно, он есть в библиотеке шаблонов.Each image of a recognized object is subjected to the same procedure. And therefore, the contour of each recognizable object when sequentially superimposed on the patterns exactly coincides with the contour of the image identical to it on the pattern, unless, of course, it is in the template library.
Для дальнейшего распознавания, если распознаваемый объект относится к классу объектов, имеющих одинаковый наружный контур, но отличающихся друг от друга фрагментами внутри контура (например, у здания могут быть окна и двери разной формы, различное число этажей и т.д.), то внутри контура изображения распознаваемого объекта и шаблонов некоторые выделенные детали, фрагменты изображения должны иметь цвет, отличный как от основного цвета распознаваемого объекта, так и от основного цвета шаблонов и цвета деталей, фрагментов его изображения, и которые для дальнейшего распознавания также должны нормализоваться, приводиться к стандартному для данного способа виду.For further recognition, if a recognizable object belongs to the class of objects having the same external contour, but differing from each other by fragments inside the contour (for example, a building may have windows and doors of different shapes, different numbers of floors, etc.), then inside the contour of the image of the recognized object and patterns, some selected parts, image fragments must have a color different from both the main color of the recognized object and the main color of the patterns and the color of the parts, fragments of its image, and which for further recognition should also be normalized, reduced to the standard form for this method.
Для ускорения процесса распознавания сложных изображений по контуру изображений шаблонов и выделенных фрагментов внутри контура изображения шаблонов могут выполняться две эквидистантные, определенной ширины контурные полосы, граничащие как друг с другом, так и с контуром изображения шаблонов и выделенных фрагментов их изображений, окрашенные в цвета, отличающиеся как друг от друга, так и от изображений распознаваемого объекта и его выделенных фрагментов и шаблонов с выделенными фрагментами его изображения, дающими при совмещении изображений распознаваемого объекта и шаблона достаточно контрастные цвета, чтобы их можно было зафиксировать, констатируя тождественность изображений распознаваемого объекта и шаблона или их отличие.To speed up the process of recognizing complex images by the image contour of patterns and selected fragments, two equidistant contour strips of a certain width, bordering both each other and with the image contour of the patterns and selected fragments of their images, painted in colors that differ both from each other and from images of a recognizable object and its selected fragments and patterns with selected fragments of its image, giving when combined with The differences between the recognizable object and the template are sufficiently contrasting colors so that they can be fixed, stating the identity of the images of the recognized object and template or their difference.
Ширина полос выбирается из соображений легкости фиксирования и возможности распознавания объектов, контур которых имеет небольшие отличия от контура почти тождественного ему шаблона, например здание с балкончиками и карнизами предварительно можно распознать по шаблону, где на изображении находится здание без балкончиков и карнизов. В этом случае небольшие отклонения формы объекта не должны выходить за пределы первой контурной полосы шаблона.The width of the stripes is selected for reasons of ease of fixation and the possibility of recognizing objects whose contour has slight differences from the contour of an almost identical pattern, for example, a building with balconies and cornices can be preliminarily recognized by the template where the building without balconies and cornices is in the image. In this case, small deviations in the shape of the object should not go beyond the first contour strip of the template.
Так как масштаб изображения распознаваемого объекта может быть несколько больше масштаба изображения шаблона, то в случае идентичных или при незначительных отличиях совмещенных изображений изображение распознаваемого объекта выходит на первую контурную полосу шаблона, которая меняет свой цвет в зависимости от первоначального цвета полосы и цвета распознаваемого объекта. Вторая контурная полоса цвет в данном случае не меняет, что и позволяет программе распознавания зафиксировать распознавание объекта и в случае необходимости вывести на регистрирующее устройство изображение распознанного объекта с надписями, расположенными на нем и характеризующими его.Since the image scale of the recognizable object may be slightly larger than the image scale of the template, in the case of identical or slightly different combined images, the image of the recognizable object goes to the first contour strip of the template, which changes its color depending on the original color of the strip and the color of the recognized object. The second contour strip does not change color in this case, which allows the recognition program to fix the recognition of the object and, if necessary, output to the recording device an image of the recognized object with inscriptions located on it and characterizing it.
Контурные полосы могут делиться на ряд отрезков, число которых в каждой полосе может быть разным, а каждый отрезок должен иметь цвет, отличный от всех остальных цветов, примененных в распознаваемых объектах и шаблонах, что позволяет программе распознавания точно знать, замкнута ли первая контурная полоса, на какие отрезки первой контурной полосы шаблона вышло изображение распознаваемого объекта и, значит, действительно ли произошло распознание объекта.Contour stripes can be divided into a number of segments, the number of which in each strip can be different, and each segment must have a color different from all other colors used in recognizable objects and patterns, which allows the recognition program to know exactly whether the first contour strip is closed, what segments of the first contour strip of the pattern the image of the recognized object has reached and, therefore, whether the recognition of the object really happened.
Если же часть изображения распознаваемого объекта вышла и на вторую контурную полосу шаблона или на часть отрезков, из которых она может состоять, то программа распознавания может, анализируя величину выхода изображения распознаваемого объекта на вторую контурную полосу (подсчитывая, например, число неидентичных строк в изображениях распознаваемого объекта и шаблона), принимать решение о распознавании объекта или перевести его в разряд объектов, требующих вторичного распознавания.If a part of the image of the recognizable object has also entered the second contour strip of the template or part of the segments it can consist of, the recognition program can, by analyzing the output of the image of the recognized object to the second contour strip (by counting, for example, the number of non-identical lines in the images of the recognizable object and template), decide on the recognition of the object or transfer it to the category of objects that require secondary recognition.
В предлагаемом способе изображение каждого распознаваемого объекта должно быть нормализовано, вписано и отцентрировано в одной из ячеек таблицы распознаваемых объектов, размеры которых одинаковы. Изображения шаблонов тоже должны быть центрированы и вписаны в ячейки такого же размера таблицы шаблонов. Число столбцов в таблицах распознаваемых объектов и шаблонов должно быть одинаковым, если совмещение строк таблиц начинается с нижней строки таблицы распознаваемых объектов. Если совмещение начинается сбоку, то в таблицах должно быть одинаковое число строк. Программа распознавания объектов пошагово совмещает строки или столбцы с ячейками таблицы шаблонов со строками или столбцами таблицы распознаваемых объектов, причем в каждом из столбцов или строк с ячейками таблицы шаблонов, число которых должно быть равно числу столбцов или строк с ячейками в таблице распознаваемых объектов, находится полный комплект шаблонов.In the proposed method, the image of each recognizable object must be normalized, inscribed and centered in one of the cells of the table of recognizable objects whose sizes are the same. Template images should also be centered and fit into cells of the same size in the template table. The number of columns in the tables of recognizable objects and patterns must be the same if the combination of the rows of the tables starts from the bottom row of the table of recognizable objects. If alignment starts on the side, then the tables should have the same number of rows. The object recognition program step-by-step combines rows or columns with cells of the pattern table with rows or columns of the pattern table of recognizable objects, and in each of the columns or rows with cells of the pattern table, the number of which should be equal to the number of columns or rows with cells in the pattern of recognized objects set of templates.
Таким образом, в процессе распознавания может находиться строка таблицы с ячейками, где расположены распознаваемые объекты, группа строк (по мере пошагового совмещения таблиц все большее число строк таблицы распознаваемых объектов находится в процессе распознавания) и даже вся таблица распознаваемых объектов, что сокращает время распознавания.Thus, in the process of recognition, there may be a row of a table with cells where recognizable objects are located, a group of rows (as the tables are combined step by step, an increasing number of rows of the table of recognizable objects are in the process of recognition) and even the entire table of recognizable objects, which reduces the recognition time.
Программа распознавания объектов, запуская программу пошагового совмещения строк или столбцов с ячейками таблиц распознаваемых объектов и шаблонов, не выводя результирующего изображения на экран монитора, определяет цвет пикселов каждой строки результирующих изображений объектов (считывая, например, в программах вывода совмещаемых изображений на экран монитора цвет пикселов этих изображений и вычисляя результирующий цвет или определяя результирующий цвет, например, по результатам измерения напряжения электрического тока, которое должно подаваться на электронные пушки монитора, формирующие цвет пикселов изображения) или только его контуров в каждой ячейке таблицы распознаваемых объектов (при совмещении идентичных изображений распознаваемого объекта и шаблона все результирующее изображение будет одного ожидаемого цвета, соответствующего совмещенным, смешанным цветам этих изображений), или его контурных полос, или выделенных фрагментов его изображений, или только их контуров, или контурных полос этих фрагментов и сравнивает его с ожидаемым цветом (если цвет пикселов строки результирующего изображения или только его контура совпадает с ожидаемым цветом строки результирующего изображения или его контура, то программа распознавания считает эти строки совмещенных изображений идентичными).The object recognition program, by launching the program of step-by-step alignment of rows or columns with cells of tables of recognizable objects and patterns, without displaying the resulting image on the monitor screen, determines the pixel color of each row of the resulting object images (reading, for example, the color of pixels in the programs for outputting compatible images to the monitor screen of these images and calculating the resulting color or determining the resulting color, for example, by measuring the voltage of the electric current, which It must be applied to the electronic guns of the monitor, forming the color of the image pixels) or only its contours in each cell of the table of recognizable objects (when combining identical images of the recognizable object and the template, the entire resulting image will be one expected color corresponding to the combined, mixed colors of these images), or its contour strips, or selected fragments of its images, or only their contours, or contour strips of these fragments and compares it with the expected color (if the color is peak Elov line of the resulting image or only a circuit coincides with the expected color output image line or contour, the recognition program considers these superimposed images line identical).
В случае идентичности всех строк или только заранее заданного, определенного процента строк совмещенных изображений в результирующих изображениях каждой ячейки таблицы программа распознавания фиксирует распознавание объектов в каждой из ячеек, запоминая их и исключая из дальнейшего распознавания при очередном сдвиге на шаг строки или столбца таблицы шаблонов относительно таблицы распознаваемых объектов, отбирает объекты для дальнейшего распознавания фрагментов изображений, посылая, в случае распознавания требуемого объекта, группы выделенных объектов, объектов во всех ячейках таблицы распознаваемых объектов или после совмещения последней строки или столбца таблицы шаблонов с последней строкой или столбцом таблицы распознаваемых объектов, сигнал на исполнительный механизм или регистрирующий, выводя, например, таблицу распознаваемых объектов на тот же монитор с выделением распознанных объектов и заканчивая работу.In case of identity of all rows or only a predetermined, a certain percentage of rows of combined images in the resulting images of each table cell, the recognition program captures the recognition of objects in each cell, remembering them and excluding them from further recognition at the next shift by a step of a row or column of the template table relative to the table recognizable objects, selects objects for further recognition of image fragments, sending, in case of recognition of the desired object, a group s selected objects, objects in all cells of the table of recognized objects or after combining the last row or column of the template table with the last row or column of the table of recognized objects, a signal to the actuator or registering, outputting, for example, a table of recognized objects to the same monitor with highlighting recognized objects and finishing work.
Для осуществления способа в качестве основы программы для компьютера, на котором производится распознание объекта, может применяться программа типа AutoCad, в которой легко может быть создан требуемый набор шаблонов, произведена их нормализация, как и нормализация распознаваемых объектов до их совмещения с шаблонами, и имеется программа совмещения изображений.To implement the method, a program such as AutoCad can be used as the basis of the program for the computer on which the object is recognized, in which the required set of templates can be easily created, they are normalized, as well as normalized recognized objects before they are combined with the templates, and there is a program combination of images.
Claims (7)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2002114851/09A RU2234127C2 (en) | 2002-06-05 | 2002-06-05 | Method for computerized recognition of objects |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2002114851/09A RU2234127C2 (en) | 2002-06-05 | 2002-06-05 | Method for computerized recognition of objects |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2002114851A RU2002114851A (en) | 2004-01-20 |
| RU2234127C2 true RU2234127C2 (en) | 2004-08-10 |
Family
ID=33412522
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2002114851/09A RU2234127C2 (en) | 2002-06-05 | 2002-06-05 | Method for computerized recognition of objects |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2234127C2 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2560789C1 (en) * | 2014-02-03 | 2015-08-20 | Государственное казенное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) | Method of identification of printing on digital image |
| RU2640331C2 (en) * | 2015-12-11 | 2017-12-27 | Частное образовательное учреждение высшего образования "ЮЖНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (ИУБиП)" | Method of identifying extended objects of earth surface |
| RU2718172C1 (en) * | 2019-01-10 | 2020-03-30 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Method of searching objects on digital images |
-
2002
- 2002-06-05 RU RU2002114851/09A patent/RU2234127C2/en not_active IP Right Cessation
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2560789C1 (en) * | 2014-02-03 | 2015-08-20 | Государственное казенное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) | Method of identification of printing on digital image |
| RU2640331C2 (en) * | 2015-12-11 | 2017-12-27 | Частное образовательное учреждение высшего образования "ЮЖНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (ИУБиП)" | Method of identifying extended objects of earth surface |
| RU2718172C1 (en) * | 2019-01-10 | 2020-03-30 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Method of searching objects on digital images |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2002114851A (en) | 2004-01-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6370263B1 (en) | Method and device for registering and collating palm imprints | |
| CN105913093B (en) | A kind of template matching method for Text region processing | |
| US4162482A (en) | Pre-processing and feature extraction system for character recognition | |
| CN109961399B (en) | Optimal suture line searching method based on image distance transformation | |
| JPH01242961A (en) | Method and apparatus for processing cell image | |
| EP0800145B1 (en) | Method for recognition by computer of at least one finger-shaped object in a hand-shaped first object | |
| JPH11244261A (en) | Iris recognition method and device thereof, data conversion method and device thereof | |
| JPH09508739A (en) | Fingerprint matching device | |
| CN108615058A (en) | A kind of method, apparatus of character recognition, equipment and readable storage medium storing program for executing | |
| CN109657612A (en) | A kind of quality-ordered system and its application method based on facial image feature | |
| CN107644411A (en) | Ultrasonic wide-scene imaging method and device | |
| CA2761382A1 (en) | Apparatus and method for identifying the creator of a work of art | |
| Neuhausen et al. | Automatic window detection in facade images | |
| CN113065598A (en) | Method and device for acquiring insulator identification model and computer equipment | |
| RU2234127C2 (en) | Method for computerized recognition of objects | |
| CN110826534A (en) | Face key point detection method and system based on local principal component analysis | |
| CN107369170A (en) | Image registration treating method and apparatus | |
| CN113822907A (en) | Image processing method and device | |
| RU2191431C2 (en) | Method for computer-aided identification of objects | |
| JPH04205284A (en) | Number plate recognizing device | |
| RU2295152C1 (en) | Method for recognizing face of an individual on basis of video image | |
| CN114187309A (en) | Hair segmentation method and system based on convolutional neural network | |
| JPS6295686A (en) | Segment approximating method for ridgeline of object in picture | |
| JPH05108806A (en) | Picture characteristic extracting method and device | |
| RU2250499C1 (en) | Method for computer recognition of objects |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20050606 |