c++ - opencvで行を分類する

Question

私は画像分類プロジェクトに取り組んでいます。エッジ検出を使用して画像から曲線を抽出しましたが、曲率に基づいて曲線を分類する必要があります。

たとえば、下の画像には3種類の線があり、左の線は曲率が良く、真ん中の線は曲率が悪くなく、右の線は曲率が非常に悪いです。

ご協力いただきありがとうございます

Answer 1

画像を操作している場合は、表示したような形状に「滑らかな」エッジと「鋭い」エッジのどちらが含まれているかを知ることができます。構造行列（または画像テンソル行列）の固有値と固有ベクトルを計算できます。直線または滑らかなエッジに属するピクセルの場合、固有値の1つは他の値よりもはるかに大きくなります。ピクセルがコーナーまたは曲線のポイントである場合、両方の固有値はおそらく大きく、類似しています。次に、形状のピクセルでこれらの特徴を測定し、必要に応じて分類器をトレーニングすることをお勧めします。

私自身の博士号のリファレンスを提供することはできますが、そのようなことについての詳細はほとんど他の場所で見つけることができます。セクション2.4.2http ://oa.upm.es/4837/1/MARCOS_NIETO_DONCEL.pdfを参照してください。

よろしくお願いします！

Answer 2

分類するための可能な対策はほとんどありません。

いくつかの近似epsで近似線を試してから、線を近似するセグメントの数を確認します。セグメントが少ないほど、線が適切になります。（これは、行に少数のセグメントが含まれている場合、ほとんどの場合、問題を引き起こす可能性があります）

バウンディングボックスのサイズを確認してください。サイズが小さいほどラインが良くなります。

凸状の欠陥を確認します。