超详细！一文讲透机器视觉常用的 3 种“目标识别”方法

来源：机器视觉沙龙

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。

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

template matching

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。

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

deep learning method

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。

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。

两阶算法中区域提取算法核心是卷积神经网络CNN，先利用CNN骨干提取特征，然后找出候选区域，最后滑动窗口确定目标类别与位置。R-CNN首先通过SS算法提取2k个左右的感兴趣区域，再对感兴趣区域进行特征提取。存在缺陷：感兴趣区域彼此之间权值无法共享，存在重复计算，中间数据需单独保存占用资源，对输入图片强制缩放影响检测准确度。

SPP-NET在最后一个卷积层和第一个全连接层之间做些处理，保证输入全连接层的尺寸一致即可解决输入图像尺寸受限的问题。SPP-NET候选区域包含整张图像，只需通过一次卷积网络即可得到整张图像和所有候选区域的特征。

FastR-CNN借鉴SPP-NET的特征金字塔，提出ROIPooling把各种尺寸的候选区域特征图映射成统一尺度的特征向量，首先，将不同大小的候选区域都切分成M×N块，再对每块都进行maxpooling得到1个值。这样，所有候选区域特征图就都统一成M×N维的特征向量了。但是，利用SS算法产生候选框对时间消耗非常大。

FasterR-CNN是先用CNN骨干网提取图像特征，由RPN网络和后续的检测器共享，特征图进入RPN网络后，对每个特征点预设9个不同尺度和形状的锚盒，计算锚盒和真实目标框的交并比和偏移量，判断该位置是否存在目标，将预定义的锚盒分为前景或背景，再根据偏差损失训练RPN网络，进行位置回归，修正ROI的位置，最后将修正的ROI传入后续网络。但是，在检测过程中，RPN网络需要对目标进行一次回归筛选以区分前景和背景目标，后续检测网络对RPN输出的ROI再一次进行细分类和位置回归，两次计算导致模型参数量大。

MaskR-CNN在FasterR-CNN中加了并行的mask分支，对每个ROI生成一个像素级别的二进制掩码。在FasterR-CNN中，采用ROIPooling产生统一尺度的特征图，这样再映射回原图时就会产生错位，使像素之间不能精准对齐。这对目标检测产生的影响相对较小，但对于像素级的分割任务，误差就不容忽视了。MaskR-CNN中用双线性插值解决像素点不能精准对齐的问题。但是，由于继承两阶段算法，实时性仍不理想。

一阶算法在整个卷积网络中进行特征提取、目标分类和位置回归，通过一次反向计算得到目标位置和类别，在识别精度稍弱于两阶段目标检测算法的前提下，速度有了极大的提升。

YOLOv1把输入图像统一缩放到448×448×3，再划分为7×7个网格，每格负责预测两个边界框bbox的位置和置信度。这两个b-box对应同一个类别，一个预测大目标，一个预测小目标。bbox的位置不需要初始化，而是由YOLO模型在权重初始化后计算出来的，模型在训练时随着网络权重的更新，调整b-box的预测位置。但是，该算法对小目标检测不佳，每个网格只能预测一个类别。

YOLOv2把原始图像划分为13×13个网格，通过聚类分析，确定每个网格设置5个锚盒，每个锚盒预测1个类别，通过预测锚盒和网格之间的偏移量进行目标位置回归。

SSD保留了网格划分方法，但从基础网络的不同卷积层提取特征。随着卷积层数的递增，锚盒尺寸设置由小到大，以此提升SSD对多尺度目标的检测精度。

YOLOv3通过聚类分析，每个网格预设3个锚盒，只用darknet前52层，并大量使用残差层。使用降采样降低池化对梯度下降的负面效果。YOLOv3通过上采样提取深层特征，使其与将要融合的浅层特征维度相同，但通道数不同，在通道维度上进行拼接实现特征融合，融合了13×13×255、26×26×255和52×52×255共3个尺度的特征图，对应的检测头也都采用全卷积结构。

YOLOv4在原有YOLO目标检测架构的基础上，采用了近些年CNN领域中最优秀的优化策略，从数据处理、主干网络、网络训练、激活函数、损失函数等各个方面都进行了不同程度的优化。时至今日，已经有很多精度比较高的目标检测算法提出，包括最近视觉领域的transformer研究也一直在提高目标检测算法的精度。

总结来看，表示的选择会对机器学习算法的性能产生巨大的影响，监督学习训练的前馈网络可视为表示学习的一种形式。依此来看传统的算法如Blob分析和模板匹配都是手工设计其特征表示，而神经网络则是通过算法自动学习目标的合适特征表示，相比手工特征设计来说其更高效快捷，也无需太多的专业的特征设计知识，因此其能够识别不同场景中形状、大小、纹理等不一的目标，随着数据集的增大，检测的精度也会进一步提高。