【发布时间】：2022-06-10 23:21:47
【问题描述】：
我有一个关于图像伪造检测的大学项目。我使用 CASIA v2 数据集，它由 2 个文件夹组成：1 个用于原始图像，1 个用于伪造图像。为了确定图像是否是伪造的，我使用了 CNN 模型和 ELA。但现在我需要检测伪造图像中的物体，老实说我不知道怎么做。 我只找到了伪造图像的真实掩码，并尝试使用 cv2.findContours 和 cv2.drawContours 但不幸的是它不起作用（它只找到 1 个轮廓，可能是图像的边缘）。我也尝试使用 RCNN 掩码模型，但我认为我的数据集缺少一些东西。 您能否帮助我了解如何找到伪造图像中多余的对象？
【问题讨论】：
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究竟是什么不起作用？你能提供一个 sn-p 和不需要的输出吗？
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现在它正在检测轮廓，也许我第一次做错了什么。有没有办法只检测大矩形？我的意思是对于这张图片，python 代码检测到 4 个轮廓，这就是为什么我有 4 个矩形而我只想要大的。