tongchenkeji 发表于:2023-12-11 21:32:370次点击 已关注取消关注 关注 私信 视觉智能平台对这个图片进行logo识别还是可以识别的到,这个有什么办法解决?[阿里云] 暂停朗读为您朗读 下午好,咨询一个问题,我使用服饰分割的能力后得到的一张图片,对这个图片进行logo识别还是可以识别的到,这个有什么办法解决吗? 「点点赞赏,手留余香」 赞赏 还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧! 海报 阿里云# 视觉智能开放平台3859
在读研究生AM 2023-12-21 7:56:57 1 测试了是可以复现,应该是分割抠图遮挡的通道,在logo识别中被识别到了,我将分割后的图片截图再识别就无法识别到了。——该回答整理自钉群“阿里云视觉智能开放平台咨询1群”
小周sirAM 2023-12-21 7:56:57 2 您好,针对您的问题,可以尝试以下方法进行处理。首先,服饰分割能力可以对输入图像中的服饰进行像素级抠图。在模型训练阶段,我们可以通过建立一个模型来输入原始图像并输出它的三维蒙版,即分离皮肤、背景和衣服。这样,我们可以只关注感兴趣区域(连衣裙),然后结合蒙版和原始图像,裁剪出我们需要的连衣裙部分。此外,我们还可以使用OpenCV提供的GrubCut算法来处理高噪声的图像。 另外,为了提高logo识别的难度,您可以考虑在生成的图片上添加一些干扰元素,比如将图片进行一定程度的旋转、缩放或者添加一些噪声等。这些操作可能会对logo识别造成一定的困扰,从而降低其准确率。
测试了是可以复现,应该是分割抠图遮挡的通道,在logo识别中被识别到了,我将分割后的图片截图再识别就无法识别到了。——该回答整理自钉群“阿里云视觉智能开放平台咨询1群”
您好,针对您的问题,可以尝试以下方法进行处理。首先,服饰分割能力可以对输入图像中的服饰进行像素级抠图。在模型训练阶段,我们可以通过建立一个模型来输入原始图像并输出它的三维蒙版,即分离皮肤、背景和衣服。这样,我们可以只关注感兴趣区域(连衣裙),然后结合蒙版和原始图像,裁剪出我们需要的连衣裙部分。此外,我们还可以使用OpenCV提供的GrubCut算法来处理高噪声的图像。
另外,为了提高logo识别的难度,您可以考虑在生成的图片上添加一些干扰元素,比如将图片进行一定程度的旋转、缩放或者添加一些噪声等。这些操作可能会对logo识别造成一定的困扰,从而降低其准确率。