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私は学生で、ハフ変換を使用して画像の境界、いわゆるスケルトンを検出するプロジェクトを行う必要があります。Pyside とも連携しています。

そのために、ハフ変換を実行する方法を知っています。Python 用のプラグインを備えた Web サイト ( http://scikits-image.org/docs/0.4/api/skimage.transform.html#hough )を見つけました。 H : uint64 の 2-D ndarray (ハフ変換アキュムレータ)、距離、および theta : ndarray (変換が計算された角度)

したがって、その情報を使用して、ハフ変換を逆にして、画像の「スケルトン」を取得し、「通常の」空間 y=ax+b (すべての線と形状) で表現したいと考えています。

これを行うために、ウィンドウベースの逆ハフ変換の記事を見つけました。この記事では、以下のアルゴリズム (2 つのステップ) を使用してそれを行う方法について説明していますが、問題は、これをアプリケーションに、さらには Python に組み込む方法がわからないことです:s

より多くの情報が必要な場合 (私はあまりにも多くのリンクを投稿できますが、表示されます)、このリンクをクリックすると、私が既に情報を投稿したフォーラムに誘導されます (フランス語フォーラムへのリンク (投稿 #6) .

投稿 #6 に、アルゴと PDF 記事のサイトへのリンクが表示されます。

よろしくお願いいたします。

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既知の形状の境界線を見つけることは、別の課題です。キーワードを正しく使用しているかどうかわかりません。一般化されたハフ変換を探す方が、逆ハフ変換を探すよりも優れている可能性があります。

上記のリンクのハフ変換では、アキュムレータからのすべての角度の出力が既に示されています: out、angles、d = hough(img)

ラジアン単位の角度とピクセル単位の距離 d を使用します。したがって、y=ax+b に関する要件はすでに満たされています (a は angle[i]、b は d[i])。明らかに、このハフ変換の実装は行に対してのみ機能します。

于 2012-08-15T11:40:46.537 に答える