机器视觉常用的三种目标识别方法

       随着机器视觉技术的快速发展，传统很多需要人工来手动操作的工作，渐渐地被机器所替代。传统方法做目标识别大多都是靠人工实现，从形状、颜色、长度、宽度、长宽比来确定被识别的目标是否符合标准，最终定义出一系列的规则来进行目标识别。这样的方法当然在一些简单的案例中已经应用的很好，唯一的缺点是随着被识别物体的变动，所有的规则和算法都要重新设计和开发，即使是同样的产品，不同批次的变化都会造成不能重用的现实。

       而随着机器学习，深度学习的发展，很多肉眼很难去直接量化的特征，深度学习可以自动学习这些特征，这就是深度学习带给我们的优点和前所未有的吸引力。很多特征我们通过传统算法无法量化，或者说很难去做到的，深度学习可以。特别是在图像分类、目标识别这些问题上有显著的提升。

       视觉常用的目标识别方法有三种：Blob分析法（BlobAnalysis）、模板匹配法、深度学习法。下面就三种常用的目标识别方法进行对比。

Blob分析法（BlobAnalysis）

        在计算机视觉中的Blob是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。Blob分析（BlobAnalysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析(该连通域称为Blob)。其过程就是将图像进行二值化，分割得到前景和背景，然后进行连通区域检测，从而得到Blob块的过程。简单来说，blob分析就是在一块“光滑”区域内，将出现“灰度突变”的小区域寻找出来。

       举例来说，假如现在有一块刚生产出来的玻璃，表面非常光滑，平整。如果这块玻璃上面没有瑕疵，那么，我们是检测不到“灰度突变”的；相反，如果在玻璃生产线上，由于种种原因，造成了玻璃上面有一个凸起的小泡、有一块黑斑、有一点裂缝，那么，我们就能在这块玻璃上面检测到纹理，经二值化（BinaryThresholding）处理后的图像中色斑可认为是blob。而这些部分，就是生产过程中造成的瑕疵，这个过程，就是Blob分析。
        Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可以计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是对单个像素逐一分析，而是对图像的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码（RLE）来表示相邻的目标范围。这种算法与基于像素的算法相比，大大提高了处理的速度。

       针对二维目标图像和高对比度图像，适用于有无检测和缺陷检测这类目标识别应用。常用于二维目标图像、高对比度图像、存在/缺席检测、数值范围和旋转不变性需求。显然，纺织品的瑕疵检测，玻璃的瑕疵检测，机械零件表面缺陷检测，可乐瓶缺陷检测，药品胶囊缺陷检测等很多场合都会用到blob分析。
但另一方面，Blob分析并不适用于以下图像：1.低对比度图像；2.必要的图像特征不能用2个灰度级描述；3.按照模版检测(图形检测需求)。
       总的来说，Blob分析就是检测图像的斑点，适用于背景单一，前景缺陷不区分类别，识别精度要求不高的场景。

模板匹配法

       模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。换句话说就是一副已知的需要匹配的小图像，在一副大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像元素，通过统计计算图像的均值、梯度、距离、方差等特征可以在图中找到目标，确定其坐标位置。
       这就说明，我们要找的模板是图像里标标准准存在的，这里说的标标准准，就是说，一旦图像或者模板发生变化，比如旋转，修改某几个像素，图像翻转等操作之后，我们就无法进行匹配了，这也是这个算法的弊端。
       所以这种匹配算法，就是在待检测图像上，从左到右，从上向下对模板图像与小东西的图像进行比对。

       在opencv中有cv2.matchTemplate(src,templ,result,match_method)方法可以调用，src是待检测图像，templ是模板库，match_method是匹配的方法。          这种方法相比Blob分析有较好的检测精度，同时也能区分不同的缺陷类别，这相当于是一种搜索算法，在待检测图像上根据不同roi用指定的匹配方法与模板库中的所有图像进行搜索匹配，要求缺陷的形状、大小、方法都有较高的一致性，因此想要获得可用的检测精度需要构建较完善的模板库。

深度学习法

        2014年R-CNN的提出，使得基于CNN的目标检测算法逐渐成为主流。深度学习的应用，使检测精度和检测速度都获得了改善。
        自从AlexNet在比赛中使用卷积神经网络进而大幅度提高了图像分类的准确率，便有学者尝试将深度学习应用到目标类别检测中。卷积神经网络不仅能够提取更高层、表达能力更好的特征，还能在同一个模型中完成对于特征的提取、选择和分类。

       在这方面，主要有两类主流的算法：
       一类是结合RPN网络的，基于分类的R-CNN系列两阶目标检测算法（twostage）；
       另一类则是将目标检测转换为回归问题的一阶目标检测算法（singlestage）。
       物体检测的任务是找出图像或视频中的感兴趣物体，同时检测出它们的位置和大小，是机器视觉领域的核心问题之一。

        物体检测过程中有很多不确定因素，如图像中物体数量不确定，物体有不同的外观、形状、姿态，加之物体成像时会有光照、遮挡等因素的干扰，导致检测算法有一定的难度。进入深度学习时代以来，物体检测发展主要集中在两个方向：twostage算法如R-CNN系列和onestage算法如YOLO、SSD等。两者的主要区别在于twostage算法需要先生成proposal（一个有可能包含待检物体的预选框），然后进行细粒度的物体检测。而onestage算法会直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。

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