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find_component_model — Suche der besten Matches eines Komponentenmodells in einem Bild.
find_component_model(Image : : ComponentModelID, RootComponent, AngleStartRoot, AngleExtentRoot, MinScore, NumMatches, MaxOverlap, IfRootNotFound, IfComponentNotFound, PosePrediction, MinScoreComp, SubPixelComp, NumLevelsComp, GreedinessComp : ModelStart, ModelEnd, Score, RowComp, ColumnComp, AngleComp, ScoreComp, ModelComp)
find_component_model findet die besten NumMatches Instanzen des Komponentenmodells ComponentModelID im Eingabebild Image. Das Modell muss zuvor mit create_trained_component_model oder create_component_model erzeugt oder mit read_component_model eingelesen worden sein.
Die Komponenten des Komponentenmodells ComponentModelID sind durch eine Baumstruktur repräsentiert. Die Komponente, die an der Wurzel des Baumes (Wurzelkomponente) steht, wird während der Suche im gesamten Suchraum gesucht, d.h. innerhalb aller erlaubten Position und Orientierungen. Die übrigen Komponenten werden dagegen jeweils relativ zur Lage ihres Vorgängers im Baum in einem eingeschränkten Suchraum gesucht (rekursive Suche). Die eingeschränkten Suchräume werden dabei aus den entsprechenden Relationen berechnet. Der Index der Wurzelkomponente kann in RootComponent übergeben werden. Inwiefern sich eine Modellkomponente als Wurzelkomponente eignet, hängt von verschiedenen Faktoren ab. Prinzipiell sollte eine Modellkomponente gewählt werden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit im Bild wiedergefunden werden kann. Eine im Bild stark verdeckte oder fehlende Komponente eignet sind daher nur bedingt als Wurzelkomponente. Das Verhalten des Operators bei fehlendem oder stark verdecktem Wurzelobjekt kann mit IfRootNotFound eingestellt werden (siehe unten). Auch die mit der Wurzelkomponente verbundene Rechenzeit während der Suche kann als Auswahlkriterium herangezogen werden. Eine nach diesem Kriterium sortierte Rangfolge der Modellkomponenten wird im Parameter RootRanking des Operators create_trained_component_model bzw. create_component_model zurückgeliefert. Wird die komplette Rangfolge RootRanking in RootComponent übergeben, dann wird automatisch der erste Wert RootComponent[0] als Wurzelkomponente ausgewählt. Der Definitionsbereich des Bildes Image gibt den Suchbereich für den Referenzpunkt, d.h. die erlaubten Position, der Wurzelkomponente an. Die Parameter AngleStartRoot und AngleExtentRoot legen den erlaubten Winkelbereich fest, in dem nach der Wurzelkomponente gesucht wird. Der Winkelbereich wird gegebenenfalls auf den Bereich beschnitten, der bei der Erzeugung des Komponentenmodells mit create_trained_component_model bzw. create_component_model festgelegt worden ist. Dieser Bereich kann mit get_shape_model_params nach Ermitteln der Handles der einzelnen Formmodelle mit get_component_model_params abgefragt werden.
Die Position und Rotation der Modellkomponenten aller gefundenen Instanzen des Komponentenmodells werden in RowComp, ColumnComp und AngleComp zurückgeliefert. Die Koordinaten RowComp und ColumnComp sind die Koordinaten des Ursprungs (Referenzpunkt) der Komponente im Suchbild. Wurde das Komponentenmodell mit create_trained_component_model durch Trainieren erzeugt, dann ist der Ursprung einer Komponente der Schwerpunkt der entsprechenden vom Operator train_model_components in ModelComponents zurückgelieferten Konturregion. Wurde das Komponentenmodell dagegen mit create_component_model manuell erzeugt, dann ist der Ursprung einer Komponente der Schwerpunkt der entprechenden an den Operator create_component_model in ComponentRegion übergebenen Komponentenregion. Da sich die Relationen zwischen den Komponenten in ComponentModelID auf diesen Schwerpunkt beziehen, darf der Ursprung einer Komponente nicht mit set_shape_model_origin verändert werden.
Zusätzlich wird in ScoreComp die Bewertung der gefundenen Komponenteninstanzen zurückgegeben. Die Bewertung ist eine Zahl zwischen 0 und 1 und ist ein ungefähres Maß dafür, welcher Anteil der Komponente im Bild zu sehen ist. Falls z.B. die Hälfte der Komponente im Bild verdeckt ist, kann die Bewertung nicht größer als 0.5 sein. Während ScoreComp die Bewertung der Instanzen der einzelnen Komponenten widerspiegelt, enthält Score die Bewertung der Instanzen des gesamten Komponentenmodells. Dabei enthält Score das gewichtete Mittel aus den Werten von ScoreComp der einzelnen zugehörigen Komponenten. Die Gewichtung erfolgt proportional zur Anzahl an Modellpunkten in der jeweiligen Komponente.
Um die Werte in RowComp, ColumnComp, AngleComp und ScoreComp den verschieden Modellkomponenten zuordnen zu können, wird der Index der jeweiligen Modellkomponente (siehe create_component_model bzw. train_model_components) in ModelComp zurückgegeben. Darüber hinaus werden die zu einer gefunden Instanz des Komponentenmodells zugehörigen Komponentenmatches in ModelStart und ModelEnd zurückgegeben. Die Komponentenmatches, die zur ersten gefundenen Instanz des Komponentenmodells gehören, werden somit durch das Intervall an Indizes [ModelStart[0],ModelEnd[0]] beschrieben. Dabei beziehen sich die Indizes auf die Parameter RowComp, ColumnComp, AngleComp, ScoreComp und ModelComp. Angenommen es werden zwei Instanzen eines Komponentenmodells, das aus drei Komponenten besteht, im Bild gefunden, wobei bei einer Instanz lediglich zwei Komponenten (Komponente 0 und Komponente 2) gefunden werden konnten. Dann könnten die zurückgegebenen Parameter wie folgt aussehen: RowComp = [100,200,300,150,250], ColumnComp = [200,210,220,400,425], AngleComp = [0,0.1,-0.2,0.1,0.2,0], ScoreComp = [1,1,1,1,1], ModelComp = [0,1,2,0,2], ModelStart = [0,3], ModelEnd = [2,4], Score = [1,1]. get_found_component_model kann dazu verwendet werden, das Ergebnis der Suche zu visualisieren und die Matches der Komponenten einer bestimmten Instanz des Komponentenmodells zu extrahieren.
Im Normalfall wird das Komponentenmodell innerhalb des Definitionsbereiches des Eingabebildes nur an den Stellen gesucht, an denen das Modell vollständig in das Bild passt. Das bedeutet, dass die Komponenten nicht gefunden werden können, wenn sie aus dem Bild herausragen, selbst wenn sie eine Bewertung größer als MinScoreComp erreichen würden (siehe unten). Außerdem kann es sein, dass das Komponentenmodell, wenn es in einer der Pyramidenebenen den Bildrand berührt, ebenfalls nicht gefunden wird, auch wenn es im ursprünglichen Bild vollständig enthalten ist. Als Daumenregel gilt hier, dass das Modell dann nicht gefunden werden könnte, wenn seine Distanz zum Bildrand unter fällt. Dieses Verhalten kann mit set_system('border_shape_models','true') umgestellt werden, so dass auch Komponenten gefunden werden, die aus dem Bild herausragen, falls sie eine Bewertung größer als MinScoreComp erreichen. Dabei werden Punkte außerhalb des Bildes als verdeckt angesehen, d.h. sie verringern die Bewertung. Es ist zu beachten, dass dieser Modus die Laufzeit der Suche erhöht. Es ist weiter zu beachten, dass in seltenen Fällen, die typischerweise nur in künstlichen Bildern auftreten, auch dann kein Modell gefunden wird, wenn das Modell in einer Pyramidenebene die reduzierte Bilddomäne berührt. In diesem Fall kann es helfen, die Region der Domäne um , z.B., mit dilation_circle zu vergrößern.
Der Parameter MinScore legt fest, welche Bewertung ein potentieller Match des Komponentenmodells mindestens besitzen muss, damit er als eine Instanz des Komponentenmodells im Bild angesehen wird. Falls erwartet werden kann, dass das Komponentenmodell niemals verdeckt wird, kann MinScore auf so hohe Werte wie 0.8 oder sogar 0.9 gesetzt werden. Falls damit gerechnet werden muss, dass die Wurzelkomponente nicht gefunden wird und demnach IfRootNotFound auf 'select_new_root' gesetzt wird (siehe unten), dann verläuft die Suche umso schneller, je größer der Wert von MinScore gewählt wird. Andernfalls hat der Wert dieses Parameters nur geringen Einfluss auf die Rechenzeit.
Mit NumMatches kann angegeben werden, wie viele Instanzen des Modells im Bild höchstens gefunden werden sollen. Falls mehr als NumMatches Instanzen eine Bewertung größer als MinScore erreichen, werden nur die besten NumMatches Instanzen zurückgeliefert. Falls weniger als NumMatches Instanzen gefunden werden, werden nur diese Instanzen zurückgeliefert, d.h. der Parameter MinScore hat Vorrang vor NumMatches. Sollen alle Modellinstanzen, deren Bewertung MinScore übersteigt, im Bild gefunden werden, muss NumMatches auf 0 gesetzt werden.
Beim Tracken der Matches durch die Bildpyramide werden auf jeder Ebene Matches verworfen, die wenig vielversprechend sind. Dadurch ist es möglich, dass Matches verworfen werden, die auf der niedrigsten Pyramidenebene einen höheren Score gehabt hätten. Beispielsweise kann das dazu führen, dass der gefundene Match für NumMatches gleich 1 nicht mit dem Match mit dem höchsten Score übereinstimmt, der von NumMatches gleich 0 oder > 1 zurückgegeben wird.
Falls erwartet wird, dass mehrere Objekte mit einem ähnlichen Score gefunden werden können, aber nur das Modell mit dem höchsten Score zurückgegeben werden soll, kann es vorteilhaft sein, NumMatches zu erhöhen, und dann den Match mit dem höchsten Score auszuwählen.
In manchen Fällen kann es vorkommen, dass sich verschiedene Instanzen nur durch die Lage einer oder weniger Komponenten unterscheiden. Mit dem Parameter MaxOverlap kann bestimmt werden, um welchen Anteil, ausgedrückt als Zahl zwischen 0 und 1, sich zwei Instanzen höchstens überlappen dürfen, damit sie als verschieden angesehen werden, und somit zurückgeliefert werden. Falls sich zwei Instanzen um mehr als MaxOverlap überlappen, wird nur die beste gefundene Instanz zurückgeliefert. Die Berechnung der Überlappung erfolgt anhand der kleinsten umschließenden Rechtecke beliebiger Orientierung der Konturen der einzelnen Komponenten (siehe smallest_rectangle2). Bei MaxOverlap = 0 dürfen sich die gefundenen Instanzen nicht überlappen, bei MaxOverlap = 1 findet keine Überprüfung der Überlappung statt und es werden alle gefundenen Instanzen zurückgeliefert.
Mit dem Parameter IfRootNotFound lässt sich das Verhalten des Operators bei einem fehlenden oder stark verdeckten Wurzelobjekt beeinflussen. Die Wahl dieses Parameters wirkt sich entscheident auf die Rechenzeit aus. Falls IfRootNotFound auf 'stop_search' gesetzt wird, wird davon ausgegangen, dass die Wurzelkomponente im Bild immer gefunden wird, so dass bei Instanzen, bei denen die Wurzelkomponente nicht gefunden wurde, die Suche nach den restlichen Komponenten dieser Instanz nicht fortgesetzt werden kann. Falls IfRootNotFound auf 'select_new_root' gesetzt wird, werden sukzessive unterschiedliche Komponenten als Wurzelkomponente gewählt und im gesamten Suchraum gesucht. Die Auswahl der Wurzelkomponenten erfolgt in der Reihenfolge, die in RootRanking übergeben wurde. Die Lagen der gefundenen Instanzen aller Wurzelkomponenten werden dann dazu genutzt die rekursiven Suchen nach den übrigen Komponenten zu starten. Dadurch ist es zwar möglich, Instanzen auch dann zu finden, wenn die ursprüngliche Wurzelkomponente nicht gefunden wird, die Rechenzeit der Suche steigt allerdings im Vergleich zur Suche mit 'stop_search' deutlich an. Die Anzahl der zu suchenden Wurzelkomponenten richtet sich nach dem in MinScore übergebenen Wert. Je größer MinScore gewählt wird, desto weniger Wurzelkomponenten müssen gesucht werden und desto schneller verläuft die Suche. Werden in RootComponent weniger Elemente übergeben als Wurzelkomponenten während der Suche benötigt werden, so werden die Wurzelkomponenten in der automatisch berechneten Reihenfolge ergänzt (siehe create_trained_component_model bzw. create_component_model).
Mit dem Parameter IfComponentNotFound lässt sich das Verhalten des Operators bei fehlenden oder stark verdeckten Komponenten, die nicht Wurzelkomponente sind, beeinflussen. Dabei geht es darum, zu entscheiden, in welcher Weise Komponenten, die relativ zur Lage einer anderen (Vorgänger-)Komponente gesucht werden müssten, behandelt werden, wenn die Vorgänger-Komponente selbst nicht gefunden wurde. Falls IfComponentNotFound auf 'prune_branch' gesetzt wird, werden solche Komponenten nicht gesucht und ebenfalls als 'nicht gefunden' eingestuft. Falls IfComponentNotFound auf 'search_from_upper' gesetzt wird, werden solche Komponenten relativ zur Lage der Vorgänger-Komponente der Vorgänger-Komponente gesucht. Falls IfComponentNotFound auf 'search_from_best' gesetzt wird, werden solche Komponenten relativ zur Lage der bereits gefundenen Komponente gesucht, von der aus die relative Suche mit dem geringsten Rechenaufwand durchgeführt werden kann.
Der Parameter PosePrediction gibt an, ob die Lage von nicht gefundenen Komponenten nach der Suche geschätzt werden soll. Falls PosePrediction auf 'none' gesetzt wird, werden nur die Lagen der gefundenen Komponenten zurückgeliefert. Wird PosePrediction dagegen auf 'from_neighbors' oder auf 'from_all' gesetzt, werden die Lagen der nicht gefundenen Komponenten geschätzt und mit einer Bewertung von ScoreComp = 0.0 zurückgeliefert. Die Schätzung der Lage erfolgt auf Grundlage der Lagen gefundener Nachbarkomponenten im Suchbaum ('from_neighbors') oder auf Grundlage der Lagen aller gefundenen Komponenten ('from_all').
Im Wesentlichen wird intern für die Suche der einzelnen Komponenten das formbasierte Matching verwendet (siehe find_shape_model). Daher ist die Bedeutung der Parameter MinScoreComp, SubPixelComp, NumLevelsComp und GreedinessComp analog zur Bedeutung der entsprechenden Parameter in find_shape_model. Diese Parameter müssen entweder genau ein Element enthalten oder dieselbe Anzahl wie Modellkomponenten in ComponentModelID. Im ersten Fall wird der Wert des Eingabeparameters für alle Modellkomponenten gleich verwendet. Im zweiten Fall wird das jeweilige Element des Eingabeparameters für die entsprechende Komponente in ComponentModelID verwendet. NumLevelsComp kann auch zwei oder zweimal die Anzahl von Modellkomponenten enthalten. Der erste Wert spezifiziert die Anzahl an Pyramidenebenen, die während der Suche benutzt werden sollen. Der zweite Wert spezifiziert die unterste Pyramidenebene, bis auf welche die Matches verfolgt werden. Sollen für unterschiedliche Komponenten unterschiedliche Werte übergeben werden, so sind die beiden Werte verschränkt anzugeben. Falls z.B. zwei Komponenten in ComponentModelID enthalten sind, die oberste Pyramidenebene für die erste Komponente 5 und für die zweite Komponente 4 sein soll und die unterste Pyramidenebene für die erste Komponente 2 und für die zweite 1 sein soll, so ist NumLevelsComp = [5,2,4,1] zu wählen. SubPixelComp kann neben der Subpixel-Extraktion auch einen zweiten Wert für die maximale Objektdeformation beeinhalten. Dies kann mit Hilfe des optionalen Parameterwertes 'max_deformation ' und einer nachfolgenden Ganzzahl zwischen 0 und 32 (im selben String), die die maximale Deformation beschreibt, erfolgen. Für einen aussagekräftigen Score und zum Vermeiden falscher Matches wird empfohlen, das Erlauben einer Deformation mit einer Subpixel-Extraktion mit einer der Least-Squares-Adjustment-Methoden zu kombinieren. Falls die Subpixel-Extraktion und/oder die maximale Objektdeformation für jede Komponente einzeln spezifiziert werden sollen, muss in SubPixelComp die Subpixel-Extraktion genauso oft angegeben werden, wie die Anzahl an Modellkomponenten in ComponentModelID. Nach jedem übergebenen Wert für die Subpixel-Extraktion kann optional ein zweiter Wert übergeben werden, der die maximale Objektdeformation für die jeweilige Komponente beschreibt. Wird nach dem Wert für die Subpixel-Extraktion kein Wert für die Objektdeformation übergeben, wird die entsprechende Komponente ohne Deformation gesucht. Weitere Details sind in der Dokumentation von find_shape_models zu finden.
Eingabebild, in dem das Komponentenmodell gefunden werden soll.
Handle des Komponentenmodells.
Index der Wurzelkomponente.
Wertevorschläge: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
Kleinste auftretende Rotation der Wurzelkomponente
Defaultwert: -0.39
Wertevorschläge: -3.14, -1.57, -0.79, -0.39, -0.20, 0.0
Ausdehnung des Winkelbereichs.
Defaultwert: 0.79
Wertevorschläge: 6.28, 3.14, 1.57, 0.79, 0.39, 0.0
Restriktion: AngleExtentRoot >= 0
Minimale Bewertung der zu findenden Instanzen des Komponentenmodells.
Defaultwert: 0.5
Wertevorschläge: 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0
Minimale Schrittweite: 0.01
Empfohlene Schrittweite: 0.05
Restriktion: 0 <= MinScore && MinScore <= 1
Anzahl der zu findenden Instanzen des Komponentenmodells (oder 0 für alle Treffer).
Defaultwert: 1
Wertevorschläge: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 10, 20
Maximale Überlappung der zu findenden Instanzen des Komponentenmodells.
Defaultwert: 0.5
Wertevorschläge: 0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0
Minimale Schrittweite: 0.01
Empfohlene Schrittweite: 0.05
Restriktion: 0 <= MaxOverlap && MaxOverlap <= 1
Verhalten bei fehlender Wurzelkomponente.
Defaultwert: 'stop_search'
Werteliste: 'select_new_root', 'stop_search'
Verhalten bei fehlenden Komponenten.
Defaultwert: 'prune_branch'
Werteliste: 'prune_branch', 'search_from_best', 'search_from_upper'
Schätzung der Lagen nicht gefundener Komponenten.
Defaultwert: 'none'
Werteliste: 'from_all', 'from_neighbors', 'none'
Minimale Bewertung der zu findenden Instanzen der Komponenten.
Defaultwert: 0.5
Wertevorschläge: 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0
Minimale Schrittweite: 0.01
Empfohlene Schrittweite: 0.05
Restriktion: 0 <= MinScoreComp && MinScoreComp <= 1
Subpixelgenauigkeit der Komponentenlagen falls ungleich 'none'.
Defaultwert: 'least_squares'
Wertevorschläge: 'none', 'interpolation', 'least_squares', 'least_squares_high', 'least_squares_very_high', 'max_deformation 1', 'max_deformation 2', 'max_deformation 3', 'max_deformation 4', 'max_deformation 5', 'max_deformation 6'
Anzahl der verwendeten Pyramidenebenen für die Komponenten (und unterste zu verwendende Pyramidenebene falls |NumLevelsComp| = 2n).
Defaultwert: 0
Werteliste: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
„Gierigkeit“ der Suchheuristik für die Komponenten (0: sicher aber langsam; 1: schnell aber Matches können „übersehen“ werden).
Defaultwert: 0.9
Wertevorschläge: 0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0
Minimale Schrittweite: 0.01
Empfohlene Schrittweite: 0.05
Restriktion: 0 <= GreedinessComp && GreedinessComp <= 1
Startindex jeder gefundenen Instanz des Komponentenmodells auf die Tupel, die die Komponentenmatches beschreiben.
Endindex jeder gefundenen Instanz des Komponentenmodells auf die Tupel, die die Komponentenmatches beschreiben.
Bewertung der gefunden Instanzen des Komponentenmodells.
Zeilenkoordinate der gefundenen Komponentenmatches.
Spaltenkoordinate der gefundenen Komponentenmatches.
Rotationswinkel der gefundenen Komponentenmatches.
Bewertung der gefundenen Komponentenmatches.
Index der gefundenen Komponenten.
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert find_component_model den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Das Verhalten bei leerer Eingabe (keine Eingabebild vorhanden) lässt sich mittels set_system('no_object_result',<Result>) festlegen. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
create_trained_component_model, create_component_model, read_component_model
find_shape_model, find_shape_models, get_shape_model_params, get_component_model_params, train_model_components, set_shape_model_origin, smallest_rectangle2
Matching
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