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一般化されたハフ変換を使用して、さまざまな任意の形状を区別しています。私が扱ういくつかの形状を以下に示します: http://i50.tinypic.com/2u550t5.png

次の手順を正常に実装しました。

A) 変換/トレーニング フェーズ

i)バイナリ イメージを取得するためのしきい値 ii) cvFindContour を使用して輪郭を取得する iii)各エッジ ピクセルの距離 'r' と勾配方向 (phi) を計算する iv) R テーブルを作成する

形状ごとにRテーブルのデータベースを作成

B) 認識

i)任意の形状の輪郭を取得する ii)各エッジ ピクセルの勾配方向を計算する iii) R テーブルを使用してアキュムレータを構築する

私の問題は、どうすればさらに進むことができるかということです。

このアキュムレータ データを使用して形状を検出するにはどうすればよいですか?

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基本的に、アキュムレータ画像を取得したら、その中のピーク、つまり「投票」の数が最も多いピクセル (またはセル) を見つける必要があります。ピークは、大まかに言えば、形状の位置を表す必要があります。

一般化されたハフのチュートリアルに関するチュートリアルはたくさんありますが、 M. Ulrich による論文「画像内の複合オブジェクトの階層的リアルタイム認識」に含まれているチュートリアルが好きです。

于 2013-03-23T12:48:26.577 に答える