Обнаружение объектов методом Оцу:
Из гистограммы человек легко видит, что имеется два четко разделяющихся класса точек (объекта и фона). Суть метода Оцу заключается в том, чтобы выставить порог между классами таким образом, чтобы каждый их них был как можно более «плотным». Если выражаться математическим языком, то это сводится к минимизации внутриклассовой дисперсии.
При решении задачи идентификации продуктов на весах также решалась задача отделения фона. Исследования показали, что для цветовой модели HSV значения признака S (насыщенность цвета) серого ахроматического цвета остаются маленькими (< 0.15) независимо от освещенности. Эта особенность позволяет достаточно просто отделить точки серого фона от точек продукта. Однако, следует иметь в виду, что отсекая фон условием S < 0.15 мы ограничиваем перечень продуктов для распознавания (серый чеснок, баклажаны черные….).
В статье Детектор объектов для неподвижных камер изложен статистический метод выявления в кадре новых объектов. В основе этого метода лежит идея вычитания фона из текущей картинки, Этот метод можно применять в случаях когда фон мало изменяется (неподвижная камера) в том числе и для задачи идентификации продуктов на весах.
Автор: Николай Свирневский