各位先進,請問一張骰子的圖像,若要辨別其中骰子的點數,該如何做呢? 陳土焱

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陳土焱

阿土您好: 您的問題範圍太廣,您已經進行到哪邊了呢? 將有問題的部分拿出來問會比較容易有交集    順心 <>～我也是在學習的階段,回答的不好請您多多見諒與指教～

taishyang您好: 因為我是新接觸影像處理這個領域，所以不太清楚概念，所以想請問先進們的idea,如果一顆骰子的平面圖(由上往下看），有六個點，那要辨別這個骰子平面圖有六點，是不是用邊緣偵測的觀念呢，還是有其他的方法呢？ 祝 順心

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陳土焱

阿土您好: 您所擷取的骰子圖片長什麼樣子呢?是否方便貼上來? 因為要辨識,所以要確認您測試的環境為何< > 只要能將圖片中的骰子定位,我想接下來應該會蠻好處理的 因為骰子形狀樣式都是固定的 順心< > ～我也是在學習的階段,回答的不好請您多多見諒與指教～

阿土你好:    我覺得可以仿照人臉追蹤的方式,尋找多個圓形的輪廓, 找到的個數就是點數....方法請參考以下的文章    http://delphi.ktop.com.tw/topic.php?TOPIC_ID=29170

我不禁想起以前國小寫書法的九宮格...

骰子如圖,只要辨識點數 發表人 - jerrykuo 於 2003/12/10 14:40:54

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陳土焱

阿土您好: 請問一下,您所有點數的情況,圖片都是像您貼上的這樣嗎? 為什麼頂端是圓弧狀< > 順心< > ～我也是在學習的階段,回答的不好請您多多見諒與指教～

最簡單的方法是用neural network(NN)來將你的六張影像做training。把sample取多一點之後，用NN的演算法來做，演算法網路上搜尋一下就有了。 你可以用最簡單的認知器或倒傳遞網路來做。 方法建議： NN的 input=1(可以是一張影像，或者是你提到的邊緣化的特徵) output=3(也就是3bit=8種變化，但只用到六種而已)

taishyang您好: 全部的構思是,做一個系統,由ccd取影像,動的時候不取影像,不動的時候取影像,不動的時候,能夠由電腦辨識骰子的點數,(可以一個或二個骰子,只要能辨別出共幾點),所以點數不一定是三點,因為覺得這個問題很大,所以從辨別點數開始問 想不到光辨別骰子點數就有這麼大的學問.........是不是前面二位先進提到的人臉辨識跟類神經都會用到?像先進yslin所提類神經好像是不錯的方法,不知道是不是?但還是不太了解,新手上路,請多包涵.......

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陳土焱

各位先進:    可否再多提供一點意見,因為我是新接觸影像處理,謝謝

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陳土焱

阿土您好:

引言:可否再多提供一點意見,因為我是新接觸影像處理

基本上這裡是[程式討論區],而且您的問題範圍實在是太廣 而且您又是剛接觸影像處理,要走路還蠻遠的說... 影像處理的目的是讓您的Source足以給辨識器用... 我想如何讓您擷取的影像可以給辨識器用是您的第一步驟 或是可以參考全國碩博士論文上的文獻 我記得有一篇[麻將辨識]或許您可以參考看看... >

引言: 各位先進: 可否再多提供一點意見,因為我是新接觸影像處理,謝謝 < face="Verdana, Arial, Helvetica"> 自己推~人臉追蹤... 發表人 -

拍謝,忘了還有JerryKuo版主的Idea< >< >

嗯 我也想提點建議 如果是像上傳圖片一樣的話 背景為黑色 1 先做二值化 2 先尋求白色最大面積 3 在從最大面積中 去搜尋存在的點數區塊 4 計算存在點數區塊數 5 找下一個白色區塊面積 (先設定出白色面積的計算至少大於某個數才找) ps :類神經那個方法不錯 我的又點土法煉鋼 發表人 - ptj 於 2003/12/12 05:59:03

你好： 如果他所得到的影像保證都是像上面那張圖的話，那其實用傳統的影像處理方法就可以得到不錯的效果了。也就是如ptj的建議那樣。 看個二值化的結果： 這樣就得清楚了。 類神經的方法用在比較複雜的環境來解決比較適當，殺雞焉用牛刀。

引言: 嗯 我也想提點建議 如果是像上傳圖片一樣的話 背景為黑色 1 先做二值化 2 先尋求白色最大面積 3 在從最大面積中 去搜尋存在的點數區塊 4 計算存在點數區塊數 5 找下一個白色區塊面積 (先設定出白色面積的計算至少大於某個數才找) ps :類神經那個方法不錯 我的又點土法煉鋼 發表人 - ptj 於 2003/12/12 05:59:03

引言: 你好： 如果他所得到的影像保證都是像上面那張圖的話，那其實用傳統的影像處理方法就可以得到不錯的效果了。也就是如ptj的建議那樣。 看個二值化的結果： 這樣就得清楚了。 類神經的方法用在比較複雜的環境來解決比較適當，殺雞焉用牛刀。

問題來了?怎麼讓電腦計算點數呢?

沒錯......怎麼讓電腦知道點數是最大的問題........ 整理後有二個方法: 1.用類似人類偵測的觀念去看有幾個圓 2.用類神經去分類 是嗎........

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陳土焱

你好： 我的建議是可以用region growing的方式來切割region... 然後設個threshold，捉小的黑色區域，這個前提是你的背景要和原來圖的那樣單純。 背景的region和點數的region比例有明顯的大小關係，所以threshold可以判斷。 再count小黑色region的數目，得到點數。至於怎麼count，就用labeling的方式，淺顯一點的說就是走過的必留下label。    

引言: 沒錯......怎麼讓電腦知道點數是最大的問題........ 整理後有二個方法: 1.用類似人類偵測的觀念去看有幾個圓 2.用類神經去分類 是嗎........