【发布时间】:2011-09-16 09:09:54
【问题描述】:
我需要编写一个算法来根据屏幕截图检测应用程序(用于填写表格)所处的状态。
它有 2 个输入:
A: 来自应用程序的大约 2-10 个屏幕截图,其中选择了不同的选项卡。这些是由用户制作的,所以我可以指导他“选择程序的上部区域”或“选择整个窗口”,但我不能指望像素完美的精度。
B: 这些状态之一的屏幕截图。表格中填写了不同的数据。
目标是确定“A”中的哪个屏幕截图与“B”处于相同状态。
示例截图:
基于此屏幕截图的示例:
输入: 来自该程序的 10 个屏幕截图,其中选择了“菜单”、“销售订单”、“采购订单”...标签
B 输入:上面的截图。
任务是确定 10 个屏幕截图中的哪一个与此图像匹配。
我曾尝试使用图像描述符算法 (SURF),但它的错误率非常高,因为它不适合此类任务。
有人知道如何进行这样的分类吗?我应该在屏幕截图上使用一些过滤器(例如中值或模糊),然后运行一些分类算法吗?或者提取其他一些特征进行分类(FFT、直方图、..)?
【问题讨论】:
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图像有何不同?给定统一的颜色,您也许可以做一些简单的事情,比如测量蓝色(必填字段?)、白色(可编辑字段)和灰色(背景)。
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从 egg candling 业务中获得启示,您或许可以通过比较图像的傅立叶变换来检测相似之处。你至少可以拒绝“臭鸡蛋”
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@Jeff 图片可能非常相似,我怀疑简单的颜色计数是否可行(例如,某些按钮具有上下文相关的文本或可以禁用,这会改变它们的颜色)
标签: language-agnostic image-processing image-manipulation classification image-recognition