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ゴンザレスfrdescp関数を使用して、境界のフーリエ記述子を取得しています。このコードを使用すると、まったく異なる 2 つの数値セットが得られ、2 つの同一であるがスケール形状が異なります。

では、何が問題なのですか？

同一の、しかし縮尺が異なる 2 つの円に対して異なる記述子を取得するのはなぜですか?

重心の座標が欲しいのですが、すでに DFT を計算しています (別の目的で)。マトリックスの最初の値を見ることで重心の大まかな推定値を得る可能性を示唆するスライドをいくつか見てきました。コードは以下に基づいています: http://docs.opencv.org/doc/tutorials/core/discrete_fourier_transform/discrete_fourier_transform.html

しかし、y の値が 0 になるたびに、x の値は正しいように見えます。何か不足していますか？

私はデジタル画像処理に不慣れで、アフィン不変であるフーリエ記述子プログラムをシミュレートする必要があります。このプログラムを理解できるようにするために必要な前提条件を知りたいです。私の参考文献は、ゴンザレスによる MATLAB を使用したデジタル画像処理です。同じプログラムに関するこのサイトの質問ですが、プログラムと解決策を理解できません。質問には次のように書かれています。

「ゴンザレス frdescp 関数を使用して、境界のフーリエ記述子を取得しています。このコードを使用すると、2 つの同一であるがスケール形状が異なる 2 つのまったく異なる数値セットを取得します。

それで何が悪いの？」

このプログラムを理解するための前提条件を知るのを手伝ってくれたり、さらに助けてくれる人はいますか?

フーリエ行列のどの値が、画像のサイズ、回転、平行移動などの変化に関与しているかを知りたいです。

複素数の dft 行列を出力する 2 次元 DFT 関数をコーディングしました。

たとえば、2 つの画像がある場合のように、画像のスケーリング、移動、および回転に関与する値を削除するにはどうすればよいですか。

画像1

Image2 = 90 度回転した Image1

両方の画像の DFT 行列を比較すると、それらが等しいことがわかります。

これが私が持っているDFT関数のコードです:

フーリエ記述子を使用して、Matlab の画像の形状を区別しようとしています。私がやりたいことは次のとおりです。1.各画像のフーリエ記述子を生成します。2. これらのフーリエ記述子間のユークリッド距離を計算して形状を比較します。

私の問題は、フーリエ記述子を計算した結果を幾何学的変換（回転とスケーリングなど）の影響を受けないようにすることができないことです。

私が現在使用しているコードは、このリンクにある「ゴンザレスの matlab バージョン」です。これを行うことで結果を正規化しようとしました：

しかし、思ったほどうまくいかなかったと思います。同じ画像でも向きや縮尺を変えると結果が異なります。

私はこの質問に数日間閉じ込められました。私はどんな提案も感謝します、事前にすべてに感謝します!

「汎用フーリエ記述子を使用した形状ベースの画像検索」という名前の論文を見ていますが、フーリエ記述子の基本的な知識しかありません。私はこの論文の 12 ページにあるアルゴリズムを実装しようとしていますが、あまり意味をなさない結果が得られました。

小さな画像を作成し、その画像の FD を計算し、その FD を x 方向と y 方向に 1 ピクセル分変換された同じ画像と比較すると、最初のエントリを除いて、記述子は完全に異なります -これはまったく同じです。まず、問題は、これらの記述子が 2 つの画像間でまったく同じであるべきかどうかです (記述子は明らかにスケール、回転、および平行移動に対して不変であるため)。

第二に、この論文では、2 つの別個の画像の記述子が単純なユークリッド距離によって比較されることに言及しています。したがって、上記の 2 つの記述子間のユークリッド距離をとることにより、ユークリッド距離は明らかに 0 になります。

以下に示すアルゴリズムをテストするために、いくつかの Javascript コードを簡単にまとめました。

前進するための意見、アイデア、方法はありますか?

ありがとう、ポール

では、本題に入りましょう。

MATLAB を使用して (i) 既知の係数に基づいてフーリエ級数を生成し、その後 (ii) インパルスが既知の場合に出力関数を決定しようとしています。

これまでのところ、このコードを使用してフーリエ級数を取得しました。

これは希望どおりに機能します。インパルス応答は次のようになります。

ここで、関数を取得するために、それぞれの関数で畳み込みを実行する必要があります。しかし、次のように入力すると、エラーが発生します。

どんな助けでもいただければ幸いです

形状（円、長方形、空白）のタグの画像がいくつかあります。メディアン ブラーとガボール フィルターを使用して画像を処理した後、可変照明が画像に与えた影響のほとんどを取り除くことができます。これらの画像は次のようになります。

HOG、LDA、PCA、およびピクセル自体を使用して SVM のトレーニングを試みましたが、40 ～ 60% の精度を超えることはほとんどありません。私が本当にやりたいのは、画像の形で情報を使用することです。私はフーリエ記述子を推奨してもらいました。NumPy と OpenCV を使用して画像にフーリエ変換を適用する方法については良いチュートリアルを見つけましたが、画像からフーリエ記述子を抽出し、それらを特定する方法がわかりません。さまざまな形にユニークです。これを行う方法を知っている人や、SVM がそれらを区別できるようにするこれらの画像から機能を取得するための代替手法を推奨できる人はいますか?