画像ファイルで (マーク ポイントとして) 四角形を見つけることができる高速なアイデア/アルゴリズムを探しています。それほど難しいものではないはずですが...
ソース画像の色をグレースケール画像に変更し、画像の各行をスキャンして、2 つ、3 つの最長の行 (ピクセルごと) を探すことから始めました。
次に、「線」の配列を持って、欲望の正方形を作成する要素を見つけています。
より良いアイデアは、次のような既知の特性を持つパターンを見つけることです: 正方形である、正方形の外側には歪みがない (空白があるだけ) など。
目標は、5000 X 5000 ピクセルの画像を 1 ～ 2 秒以内に分析することです。
出来ますか？
OpenCV サンプルの 1 つがまさにこれを行います。コードについては、こちらsquares.cppを参照してください。または、ハフ変換を調べて画像内のすべての線を検出し、直角に交差する 2 つの線をテストすることもできます。
このサイトには、役立つリソースも多数あります。
他にもあると思いますが、これらは私が最初に出会ったほんの一部です。
スケール不変の特徴変換、テンプレート マッチング、およびハフ変換を参照してください。色のヒストグラムを作成して比較するのは、簡単で不正確な推測かもしれません。画像が十分に複雑な場合は、複数の画像セットを区別できる場合があります。
問題を簡単にするために、R、G、および B に 3 つのバケットがあるとします。完全に白い画像は、(R、G、B) に対して (100%、100%、100%) になります。完全に赤い画像は (100%, 0%, 0%) になります。複雑な画像は (23%, 53%, 34%) のようになります。その (R, G, B) 空間内の点間の距離を取ると、どちらが「近い」かを比較できます。
私はクリスによるリンクが質問を解決したと思います:)