NanjingForestryUniversity/supermachine-tobacco
3
0
Fork 0
mirror of https://github.com/NanjingForestryUniversity/supermachine-tobacco.git synced 2025-11-08 14:23:55 +00:00
Code Issues Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

而分类模型开发完成

Browse Source
This commit is contained in:
li.zhenye 2022-07-22 09:40:23 +08:00
parent c299be9d03
commit 93063f836f
1 changed files with 31 additions and 12 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

43
README.md
View File

@ -49,22 +49,17 @@
我们甚至可以直接将需要的目标色彩(烟梗的颜色)和背景的颜色直接合并到一类，这样还可以节省后续的各种逻辑判断、与、或、非等操作。
## 预测过程的后处理（异色问题）
预测出来的结果也相对理想，就像下边两张图展示的这样。
### 问题的发现
![image-20220721201451562](https://raw.githubusercontent.com/Karllzy/imagebed/main/img/image-20220721201451562.png)
![image-20220721154731187](https://raw.githubusercontent.com/Karllzy/imagebed/main/img/image-20220721154731187.png)
上图里可以看到烟梗和背景的错误识别点还是存在的，只是较为零散。
在摄影过程中，由于相机、镜头和拍摄物体多方面的原因会出现色散边的现象，就像上图这样本来应该黄色的烟梗，边缘却变成了暗绿色或紫色的。
![image-20220721201617599](https://raw.githubusercontent.com/Karllzy/imagebed/main/img/image-20220721201617599.png)
这是由于不同波长的光折射率不同，到达成像单元的位置会出现细小的偏差，而我们的成像单元又比较的细小，举例来说，这可能使得物体上同样的点发出的红光到了1号像素，而发出的绿光本来应该也射到1号像素却射到了相邻的2号像素，这就导致色彩不对了。
而从这张图就可以看出各类杂质识别还是没问题的。
根据资料，一般的解决方案是对于不同波长的光进行折射率补偿，使用抗色散镜头。但是由于条件有限，我们这里就只能用算法的形式硬抗这些误差了。
### 解决方案
- 一方面，用像素块的结果进行求和，像素块求和结果大于阈值的时候判定为杂质，这个方案目前正在使用，可以有效去除小块的错误识别点，也不会因为腐蚀操作导致缺损。
- 另一方面，进行烟梗结果的膨胀，去掉紫边。这个方案待开发。
接下来我们更换采集所使用的镜头，得到更宽广的视角范围并观察其变化。
## 镜头的影响
@ -78,7 +73,7 @@
可以看到，镜头的影响有两方面
- 镜头会影响到物体的亮度，广角镜头下的物体看起来更暗
- 镜头会影响到物体的色彩显示，广角镜头下物体的色彩相比于窄角镜头的色彩饱和度要差很多，色相也更加不明显。
- 镜头会影响到物体的色彩，广角镜头下物体的色彩相比于窄角镜头的色彩饱和度要差很多，色相也有一定的偏移。
综合这两点来看，在条件允许的情况下应该选择窄角镜头。
@ -96,6 +91,23 @@
在新的镜头下，数据的分布和原本的数据已经发生了巨大的变化，根本就不是同一种东西，这就是为什么分类结果会出错了。
## 预测过程的后处理（异色问题）
### 问题的发现
![image-20220721154731187](https://raw.githubusercontent.com/Karllzy/imagebed/main/img/image-20220721154731187.png)
在摄影过程中，由于相机、镜头和拍摄物体多方面的原因会出现色散边的现象，就像上图这样本来应该黄色的烟梗，边缘却变成了暗绿色或紫色的。
这是由于不同波长的光折射率不同，到达成像单元的位置会出现细小的偏差，而我们的成像单元又比较的细小，举例来说，这可能使得物体上同样的点发出的红光到了1号像素，而发出的绿光本来应该也射到1号像素却射到了相邻的2号像素，这就导致色彩不对了。
根据资料，一般的解决方案是对于不同波长的光进行折射率补偿，使用抗色散镜头。但是由于条件有限，我们这里就只能用算法的形式硬抗这些误差了。
### 解决方案
- 一方面，用像素块的结果进行求和，像素块求和结果大于阈值的时候判定为杂质，这个方案目前正在使用，可以有效去除小块的错误识别点，也不会因为腐蚀操作导致缺损。
- 另一方面，进行烟梗结果的膨胀，去掉紫边。
## 模型的更新
### 如何应对新的目标物？
@ -104,3 +116,10 @@
**所以我们今天晚上要丢弃旧的数据，进行这个新的模型的训练**。
在对这个模型进行重新训练后，获得的新模型识别结果如下图所示：
| 类别 | 图像 |
| :------: | :----------------------------------------------------------: |
| 原图 | ![QQ20220721-1](https://raw.githubusercontent.com/Karllzy/imagebed/main/img/QQ20220721-1.png) |
| 识别结果 | ![image-20220721203004305](https://raw.githubusercontent.com/Karllzy/imagebed/main/img/image-20220721203004305.png) |