Eu tenho tentado implementar um algoritmo para contar com sucesso carros em uma imagem. Tentei implementar um método para contagem de veículos na presença de oclusões de vários veículos em imagens de tráfego
Ele estima o fundo a partir de um conjunto de várias imagens. Analisei várias outras técnicas para esse fim e todas elas, de uma maneira ou de outra, usam a estimativa de segundo plano de um conjunto de imagens ou exigem um vídeo. Eu tenho como entrada imagens de tráfego em que o fundo (provavelmente a estrada na maioria dos jornais) dificilmente é visível. Além disso, as imagens são de áreas diferentes e, portanto, também não possuem fundos comuns. Como devo proceder nesse caso?
Eu estou pensando que se de alguma maneira eu puder combinar a estrutura dos veículos (carro), provavelmente eles podem ser combinados. Mas não sei se isso é viável e se é como proceder, já que a imagem também contém vários veículos ocluídos.
Quaisquer sugestões ou mesmo documentos de pesquisa também são bem-vindos.
Uma imagem de amostra é a seguinte:
Respostas:
Como mencionado, o problema de contagem de objetos é muito desafiador. Um bom relato de algumas abordagens comuns é fornecido em http://www.robots.ox.ac.uk/~vilem/NIPS2010.pdf .
Criar um banco de dados de recursos SIFT em imagens de treinamento parece ser o caminho natural a seguir. Que, em combinação com alguma segmentação de imagem, pode ser o caminho a percorrer.
Outro caminho pode ser o HOG http://chrisjmccormick.wordpress.com/2013/05/09/hog-person-detector-tutorial/ , que é similarmente um algoritmo de detecção de recursos, pode ser adaptado para carros.
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