[전력계량기OCR인식] 2021/9/21 Selective Search - 수정중

https://learnopencv.com/selective-search-for-object-detection-cpp-python/

Selective Search for Object Detection

1.Object Detection(객체 탐지) vs. Object Recognition(객체 인지)

1) Object Detection

객체 인지 알고리즘(Object Recognition)은 이미지에 존재하는 객체를 식별합니다.입력된 전체 이미지와 출력이미지 레이블과 이미지에 존재하는 객체 클래스의 확률의 정보를 가집니다.

2) Object Recognition

반면, 객체 탐지 알고리즘은 이미지에 존재하는 객체뿐만 아니라, 이미지내의 객체가 가진 bounding box(x,y,width, height) 도 출력합니다. 객체탐지 알고리즘의 핵심은 객체인지 알고리즘에 있습니다.

2.segmentation

영상에서 의미있는 부분으로 구별해내는 기술을 의미하며, threshold나 edge에 기반한 단순 구별뿐만 아니라 개체의 경계선까지 추출하여 영상을 의미있는 영역으로 나눠주는 작업을 해줍니다.

3.Classification 와 Detection

Classification은 전체 영상에서 특정 객체의 존재 여부만 알아내면 되고, Detection은 위치까지 파악하여 개체 주위에 bouding box로 구별을 해주어야 합니다.

4.Sliding Window Algorithm

5.Region Proposal Algorithms

6.Selective Search?

Similarity(유사도 측정방법)

SelectiveSearch는 **4가지 요소 Color (색상), Texture(텍스처), Size(크기), Shape(모양) **들의 유사도 측정방법을 사용합니다.

Color Similarity

Texture Similarity

Size Similarity

Shape Compatibility

OpenCV를 이용한 Selective Search

소스 코드

다음은 OpenCV의 createSelectiveSearchSegmentation라는 메소드에 기본 파라미터를 설정하여 Search Segmentation Object를 추출해본 이미지입니다.

이를 활용하여, 색상을 이용한 전력량부분의 유사도 측정, Type 문자영역의 유사도 측정에 활용해 볼 수 있을 것 같습니다.