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算法研究：如何識別圖像邊緣？

轉(zhuǎn)帖|行業(yè)資訊|編輯：黃竹雯|2016-07-22 13:56:41.000|閱讀 511 次

概述：圖像識別（image recognition）是現(xiàn)在的熱門技術(shù)。文字識別、車牌識別、人臉識別都是它的應(yīng)用。但是，這些都算初級應(yīng)用，現(xiàn)在的技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到了這樣一種地步：計算機(jī)可以識別出，這是一張狗的照片，那是一張貓的照片。

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圖像識別（image recognition）是現(xiàn)在的熱門技術(shù)。

文字識別、車牌識別、人臉識別都是它的應(yīng)用。但是，這些都算初級應(yīng)用，現(xiàn)在的技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到了這樣一種地步：計算機(jī)可以識別出，這是一張狗的照片，那是一張貓的照片。

這是怎么做到的？

讓我們從人眼說起，學(xué)者發(fā)現(xiàn)，人的視覺細(xì)胞對物體的邊緣特別敏感。也就是說，我們先看到物體的輪廓，然后才判斷這到底是什么東西。

計算機(jī)科學(xué)家受到啟發(fā)，第一步也是先識別圖像的邊緣。

加州大學(xué)的學(xué)生 Adit Deshpande 寫了一篇文章，介紹了一種最簡單的算法，非常具有啟發(fā)性，體現(xiàn)了圖像識別的基本思路。

首先，我們要明白，人看到的是圖像，計算機(jī)看到的是一個數(shù)字矩陣。所謂”圖像識別”，就是從一大堆數(shù)字中找出規(guī)律。

怎樣將圖像轉(zhuǎn)為數(shù)字呢？一般來說，為了過濾掉干擾信息，可以把圖像縮小（比如縮小到 49 x 49 像素），并且把每個像素點的色彩信息轉(zhuǎn)為灰度值，這樣就得到了一個 49 x 49 的矩陣。

然后，從左上角開始，依次取出一個小區(qū)塊，進(jìn)行計算。

上圖是取出一個 5 x 5 的區(qū)塊。下面的計算以 7 x 7 的區(qū)塊為例。

接著，需要有一些現(xiàn)成的邊緣模式，比如垂直、直角、圓、銳角等等。

上圖右邊是一個圓角模式，左邊是它對應(yīng)的 7 x 7 灰度矩陣。可以看到，圓角所在的邊緣灰度值比較高，其他地方都是0。

現(xiàn)在，就可以進(jìn)行邊緣識別了。下面是一張卡通老鼠的圖片。

取出左上角的區(qū)塊。

取樣矩陣與模式矩陣對應(yīng)位置的值相乘，進(jìn)行累加，得到6600。這個值相當(dāng)大，它說明什么呢？

取樣矩陣移到老鼠頭部，與模式矩陣相乘，得到的值是0。

乘積越大就說明越匹配，可以斷定區(qū)塊里的圖像形狀是圓角。通常會預(yù)置幾十種模式，每個區(qū)塊計算出最匹配的模式，然后再對整張圖進(jìn)行判斷。

作者：阮一峰

日期： 2016年7月22日

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