BoofCV Computer Vision နှုန်းထား : 4

Boofcv Computer Vision နှင့်အတူအသုံးပြုသူများသည်မှုန်ဝါးခြင်း, အက်ပလီကေးရှင်းသည်အရာဝတ်ထုခြေရာခံခြင်း, သင်ဟာဝါသနာရှင်ဆရာတစ်ယောက်, ကျောင်းသားဒါမှမဟုတ်ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ကွန်ပျူတာကိုကွန်ပျူတာရူပါရုံနယ်ပယ်မှာရှိတဲ့ဒီ app ဟာ image procession နဲ့ fulalys နဲ့ကျွမ်းကျင်မှုကိုမြှင့်တင်ဖို့အတွက်ပြည့်စုံတဲ့ကိရိယာတန်ဆာပလာကိုပေးထားပါတယ်။ ယနေ့ခေတ်ကွန်ပျူတာဗဟုသုတလောကသို့ယနေ့ခေတ် Boofcv နှင့်ပြည့်နှက်ခြင်းနှင့်အဆုံးမဲ့ဖြစ်နိုင်ခြေများကိုသော့ဖွင့်ပါ။

Boofcv Computer Vision ၏အင်္ဂါရပ်များ -

1. Blur, Edge Detection နှင့် Binary ပြောင်းလဲခြင်းကဲ့သို့သောအပြောင်းအလဲများအမျိုးမျိုးဖြင့်သင်၏ပုံများကိုမြှင့်တင်ရန်။
2. Superpixels, တံခါးခုံများနှင့်အရောင်ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို အသုံးပြု. ပုံတစ်မျိုးတည်းကိုအလွယ်တကူခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။
3. အရာဝတ်ထုများကိုထောင့်ရှာဖွေခြင်း, Surf, Sift, Line Detection နှင့်ပုံသဏ် stretion ိညာဉ်များနှင့်တိကျစွာ detect ။
4. အလားတူပုံရိပ်များကိုအနီးဆုံး - အိမ်နီးချင်းပုံရိပ်အသင်းအဖွဲ့မှတစ်ဆင့်အလျင်အမြန်ရှာပါ။
5. ရွေ့လျားနေသောအရာဝတ်ထုများကို klt, အရာဝတ်ထုခြေရာခံခြင်းနှင့်ရွေ့လျားမှုကိုရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည့်စွမ်းရည်များကိုခြေရာခံပါ။
6. သင်၏ကင်မရာကို chemboard, စက်ဝိုင်းများ, ရင်ပြင်များ,

အသုံးပြုသူများအတွက်သိကောင်းစရာများ -

1. ကွဲပြားခြားနားသော segmentation options များနှင့်အတူစမ်းသပ်: superpixels များကိုစမ်းကြည့်ပါ။
2. တိကျမှန်ကန်မှုအတွက်စံကိုက်ညှိကိုအသုံးပြုပါ။ ပုံရိပ်တိကျမှုနှင့်ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကိုထိန်းသိမ်းရန်သင်၏ကင်မရာသည်ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များမတိုင်မီကောင်းမွန်စွာချိန်ညှိပါ။
3. အစွန်းအပြောင်းအလဲနဲ့ဖြည့်ဆည်းခြင်း - အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များကိုမီးမောင်းထိုးပြရန်အစွန်းရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကိုအသုံးပြုပါ။
4. ခြေရာခံခြင်း Tools များကိုပေါင်းစပ်ပါ။ အကယ်. သင်သည်အစာရှောင်ခြင်းရွေ့လျားနေသောအရာဝတ်ထုများကိုလိုက်နာပါကပိုမိုကောင်းမွန်သောခြေရာခံခြင်းတိကျမှန်ကန်မှုအတွက် KLT ခြေရာခံခြင်းနှင့်ရွေ့လျားမှုကိုရှာဖွေပါ။
5. Software ကိုပုံမှန်မွမ်းမံခြင်း - ကွန်ပျူတာဗဟုသုတနည်းစနစ်များတွင်နောက်ဆုံးပေါ်တိုးတက်မှုများကိုရယူရန်နှင့်အခြားကိရိယာများနှင့်လိုက်ဖက်သည့်အတိုင်းပြုလုပ်ရန် Boofdemo ကိုယနေ့အထိထိန်းသိမ်းထားပါ။

နိဂုံး:

Boofcv Computer Vision သည်စွယ်စုံလိုကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပုံရိပ်ထုတ်ယူခြင်းမှအရာဝတ်ထုများအနေဖြင့်အရာဝတ်ထုအသိအမှတ်ပြုမှုသို့ 0 င်ရောက်နိုင်သည့်အင်္ဂါရပ်များနှင့်အတူ application အမျိုးမျိုးအတွက်ကြံ့ခိုင်သောလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကိုပေးထားသည်။ အက်ပလီကေးရှင်းနှင့်ထောက်လှမ်းခြင်းစွမ်းရည်များနှင့်ပေါင်းစပ်ထားသောအက်ပလီကေးရှင်း၏အသုံးပြုသူအတွက်ဖော်ရွေသော segmentation နှင့်ခြေရာခံခြင်းဆိုင်ရာကိရိယာများသည်အရည်အသွေးမြင့်အမြင်အာရုံဆန်းစစ်ခြင်းများကိုထုတ်လုပ်ရန်အသုံးပြုသူများကိုလုပ်ပိုင်ခွင့်ရှိသည်။ သင်လှုပ်ရှားမှုအားဆန်းစစ်ခြင်း, သင်၏ကင်မရာကိုချိန်ညှိခြင်းဖြစ်ဖြစ်, သင်၏ကင်မရာကိုချိန်ညှိခြင်းသို့မဟုတ်အမြင်အာရုံဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုစူးစမ်းလေ့လာခြင်း,