машинное зрение: извлечение информации о форме, учитывая контур (например, заостренный, круглый …)
Потратьте пару часов на сайте vi любителя http://nereida.deioc.ull.es/html/vilovers.html - загрузки учебных руководств, ссылок, и т.д. с восторженными поклонниками vi.
3 ответа
Моменты изображения
Один из подходов заключается в вычислении центральных моментов первого и второго порядка формы, описываемой двухмерным контуром. Используя эти значения, можно рассчитать удлинение объекта.
Моменты центрального изображения могут быть объединены с семью моментами Hu, которые инвариантны к изменению масштаба, поворота и перемещения (т.е. они очень хороши для базовой формы) признание). (Подробнее о моментах изображения здесь ).
Безразмерное соотношение периметра и площади
Другой подход - вычислить длину периметра (p) и размер вписанной области (a) . Используя эти два значения, можно вычислить следующее соотношение:
ratio = p ^ 2 / (4 * pi * a)
Чем ближе это отношение к единице, тем больше похожа на круг описываемая форма.
Другие методы
- Дескрипторы Фурье
- Соотношение площади формы и площади выпуклой оболочки формы
Другим методом классификации формы контура является топологический подход, основанный на «функции размера», который может быть полезен для глобального распознавания формы, но не для извлечения «локальных» характеристик, таких как заостренный / круглый / прямой. http://en.wikipedia.org/wiki/Size_function В основном нарезка контура параметризованной линией и подсчет количества подключенных компонентов в зависимости от параметра. http://www.ingre.unimo.it/staff/landi/articoli/patrec.pdf
То, что, я думаю, вы можете искать, часто называют Blob или Connectivity Analysi s, которые, как мне кажется, были впервые разработаны в SRI (Стэнфордском исследовательском институте). Моменты изображения являются одним из компонентов этой области.