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角度シータで傾斜した長方形セクションのセントロイドを見つける方法は? 利用可能な一般式はありますか？

次のように画像の重心を計算しようとしています。

私はこれをアルゴリズムhereから適応させましたが、間違った結果が得られています。この適応の何が問題なのか誰か教えてもらえますか?

特定のドメインに関連するドキュメントのコレクションがあり、そのコレクションに基づいて重心分類器をトレーニングしました。私がやりたいことは、さまざまなドメインからのドキュメントを分類器に供給し、それらがトレーニングされたドメインにどの程度関連しているかを判断したいということです。これにコサイン類似度を使用して数値を取得できますが、私の質問は、しきい値を決定する最良の方法は何ですか?

このために、さまざまなドメインからいくつかのドキュメントをダウンロードし、それらの類似性スコアを調べてしきい値を決定できます。しかし、これは進むべき道なのだろうか?統計的には良いように聞こえるだろうか? これに対する他のアプローチは何ですか？

OpenCVを使用して不規則な形状の重心を取得するにはどうすればよいですか？

http://opencv.itseez.com/doc/tutorials/imgproc/shapeescriptors/moments/moments.html?highlight=を使用してこの手の重心を見つけることができるように、エッジを使用して手の不規則な形状を形成したいモーメント#コード. キャニー関数はエッジをカットするので、良い輪郭を得ることができません。出力http://imageshack.us/photo/my-images/208/cannywithblur.png/ とコードのサンプルを次に示します。

閉じた形状で輪郭が 1 つだけの輪郭を取得したい。これどうやってするの？

これは難しいことではないように感じます。私は知っhclust()てcutree()いますが、重心からの距離が特定の半径よりも高くない重心の座標を取得するにはどうすればよいですか？図心の範囲内のポイントは、範囲内にない図心にすでに属している可能性があることを私は知っています。私はそれで大丈夫です。

cutree(...,h=0.1)dclustの高さが注文されていないため、すでに失敗します。

したがって、いくつかのクラスタリングアルゴリズムを実装し、データを正規化し、正規化がある場合とない場合のクラスタリングを比較するアルゴリズムを作成することになっています。

私が実装したのは非常に単純で、最小-最大正規化（Matlab btwを使用しています）だけです。

そして、これは私が正規化なしのクラスタリングから得たものです：

今、それは奇妙になるところです、正規化の後、これは私が得るものです：

結果が改善されたはずだと思ったとき、クラスターは同じです...

だから私の質問は、私のアルゴリズムに問題がありますか、それとも結果を間違った方法で解釈していますか？そして私がそうなら、正規化後のクラスターはどのように見えるべきですか？

画像の重心を見つけた後、重心点から画像内のオブジェクトをある程度トリミングしたいと思います。regionprops 関数を使用して重心を特定できます。問題は、重心に基づいて画像を特定の領域にトリミングする方法と、画像内のオブジェクトの位置を画像全体の中心に固定する方法です。

凸多面体 (3D) の頂点の位置を考えると、多面体の重心と体積を計算する必要があります。次のコードは、Mathworks サイトで入手できます。

コードはエレガントですが、非常に遅いです。何千もの多面体の体積と重心を何百回も計算する必要があります。このコードを現在の状態で使用することは現実的ではありません。誰かがより良いアプローチを知っていますか、またはこのコードをより速くすることができますか? mean意味の表現に置き換えるなど、私が考えることができるいくつかの小さな変更があります。

平面の重心を実際に平面上の点として扱うことができるかどうかを知りたい.重心を推定した平面上にいくつかの点がある.これを平面方程式に代入するかどうかを知りたい.それは有効です。

ありがとう、ハルシャ。