Я хочу рассказать вам о своем опыте разработки системы отделения жемчужин от мусора на картинке с видеокамеры. Я использовал технологию OpenCV, и с уверенностью могу сказать, что она отлично подходит для такой задачи. OpenCV ⎻ это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, которая предоставляет множество функций и алгоритмов для обработки изображений и видео. Эта технология позволяет обнаруживать объекты, распознавать лица, трекать объекты и многое другое. Для решения поставленной задачи я использовал несколько ключевых функций OpenCV. В первую очередь, я использовал функцию обработки изображений для преобразования каждого кадра с видеокамеры в черно-белое изображение. Это позволило мне упростить последующую обработку. Затем я использовал функцию поиска контуров для выделения объектов на изображении. Я задал параметры, чтобы искать контуры определенной формы и размера, соответствующие жемчужинам. Это помогло мне выделить только нужные объекты. Далее я использовал функцию классификации для определения, является ли каждый контур жемчужиной или мусором. В качестве обучающей выборки я использовал набор изображений, на которых каждый объект был помечен как жемчужина или мусор. На основе этой выборки OpenCV создал модель, которая смогла классифицировать новые объекты.
Наконец, я использовал функцию отрисовки контуров для визуализации результатов. Жемчужины были выделены зелеными контурами, а мусор ⎻ красными.
Я очень доволен результатами, которые получил с помощью технологии OpenCV. Моя система отлично справлялась с отделением жемчужин от мусора на изображении с видеокамеры.