- Polaznik: Filip Repman
- Saradnici: Milomir Stefanović
Detekcija objekata u digitalnoj obradi slike se bavi detekcijom zadatog objekta u slici korišćenjem različitih metoda. Iako se danas dosta koriste neuronske mreže za detekciju, ipak postoji i par metoda koji ne uključuju mašinsko učenje kao što su Viola-Jones, Scale Invariant Feature Transform, Histogram of Oriented Gradients. Potrebno je odraditi detekciju hrama sa orginalne slike na ostalim slikama.
- Potrebno je koristiti Feature Descriptor koji je već implementiran u nekoj od biblioteka (OpenCV ili SciKit) i dobiti karakteristične tačke sa slike.
- Obradom karakterističnih tačaka potrebno je izvući najbolje karakteristične tačke, tako da se sklone one koje imaju veću verovatnoću detekcije na drugim slikama.
- Potrebno je naći objekat na drugim slikama koristeći već implementirani uparivač obeležja. Obratiti pažnju kako su grupisani dobro spojeni parovi.
- Upoređivanje različitih uparivača obeležja.
- Moguća je implementacija samog SIFT-a ako baš ima vremena.
- Object detection - Wikipedia
- Scale-invariant feature transform - Wikipedia
- Introduction to SIFT( Scale Invariant Feature Transform) | by Deepanshu Tyagi | Data Breach | Medium
- SIFT Detector | SIFT Detector - YouTube
Za date ulazne slike potrebno je detektovati hram na slikama
hram[1-5]
gde je orginalna slika nazvana kao hram_template
.
Potrebno je prikazati konturu detektovanog hrama na slikama.