@destroyer25t

Всем привет. Передо мной стоит задача - произвольную фотографию проверить на наличие изображения молнии. С чего начать? Молния на фотографии как на всем протяжении имеет максимальную яркость (белизну?). Исходя из этого я попробовал использовать пороговое бинарное преобразование - в принципе при определенных параметрах преобразования, на выходе мы имеем картинку на которой остаются только самые яркие объекты (в том числе молния). Что делать дальше? Или я иду не по тому пути?

Вот пример. Исходная фотография:


После преобразования:

0

HighPredator

А текущий результат чем именно не устраивает?

0

@Kastaneda

я не очень в этом понимаю (точнее совсем не понимаю), но что будет если на фотографии будет дальний свет машины или вспышка фотоаппарата? Распознает как молнию?

0

@destroyer25t

HighPredator, как теперь определить, есть ли молния или нет на выходной картинке? Тупо считать белые пиксели? Ведь на картинке может быть много белых объектов, как мне отличить их от угловатых линий молнии?

Добавлено через 58 секунд
Kastaneda, я понимаю, по сути это и есть вопрос. Бинарное пороговое преобразование улучшило состояние картинки для дальнейшего анализа на наличие молнии, но что делать дальше? Как программно определить что там именно молния?

0

HighPredator

destroyer25t, это нетривиальная задача. Точного решения вы не получите так или иначе. Объясню почему. Молния -- природный фрактал. Поэтому наиболее удачный (удачный в смысле "идеологически верный") способ с точки зрения детекции, это применение модифицированных методов фрактального кодирования. То есть детектировать самоподобные участки. Проблема в том, что существует больше одного вида природных фракталов (например: прожилки листьев, кроны деревьев, нейроны, кровеносные системы, бронхи и др.), которые в соответствующих условиях могут быть неотличимы от молний в вашем случае. Частный пример: снимки сосудов, полученные с помощью магнитно-резонансной томографии с контрастом. Так что так или иначе придется делать допущения. Или обучать мощную нейронную сеть. В эффективность последнего верю мало.

0

@destroyer25t

HighPredator, точно! Я как то упустил, что молния это фрактал.

Вообще мне нужно разработать мобильное приложение, которое будет делать фотографию в момент вспышки молнии. У меня есть два варианта:
1.Отслеживание резкого повышения яркости (в сравнении с предыдущим фиксированным отрезком времени).
2.Съемка видео и последующее покадровое нахождение молнии в этом видео.

Я начал со второго варианта. Думаю, что пользователь в основном будет все-таки держать в поле зрения камеры область неба где может появиться молния, поэтому наличие других фрактальных образований маловероятно (деревья возможно, но летом они с листвой), хотя не знаю как работает алгоритм поиска фракталов. Можете подсказать литературу или примеры работы opencv в данном вопросе?

0

HighPredator

Конкретно с opencv не помогу. В общем и целом я думаю у вас есть проблема побольше. Продолжительность молнии -- от 100 до 800 миллисекунд, что означает отметание варианта 1 сразу. Со вторым полегче. Можно записать видеоряд, быстро проанализировать все кадры, вычислить среднюю яркость для каждого (в момент вспышки молнии яркость повысится, достигнет пика, спадет -- т.е. кривая будет представлять собой "колокол") и выдать кадр с наибольшей. Потом делать с ним что угодно.

2

@destroyer25t

HighPredator, спасибо, попытаюсь так и сделать)

0