2012-07-20 2 views
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나는 다양한 임의의 모양을 구별하기 위해 일반화 된 hough transform을 사용하고 있습니다. 내가 처리됩니다 몇몇 형태는 다음과 같습니다 : http://i50.tinypic.com/2u550t5.png일반화 된 hough transform을 사용하여 임의의 모양 비교

내가 성공적으로 다음과 같이 구현 :

A)는 변환/교육 단계

해제 i) 임계 값을 얻기 위해 이진 이미지 ii) cvFindContour를 사용하여 컨투어를 얻으십시오 iii) 거리를 계산하고 그라디언트 방향을 (fi) f 각 에지 화소 IV) 각 형상

B) 인식

위해 R-테이블 데이터베이스를 작성 R 테이블

만들기 I)의 임의의 형상의 얻기 컨투어 ii) 각 에지 픽셀에 대한 그래디언트 방향을 계산하십시오. iii) R 테이블을 사용하여 누적 기

내 문제는 어떻게 진행합니까?

누적 기 데이터를 사용하여 모양을 어떻게 감지합니까?

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어쩌면 http://dsp.stackexchange.com/ –

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에게 물어볼 수 있습니다. 모양을 감지하기 위해 누적 기 이미지에서 최고점 (최대 값)을 찾아야합니다. –

답변

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기본적으로 누적 기 이미지를 얻으면 가장 높은 수의 "투표 수"가있는 픽셀 (또는 셀), 즉 피크가 표시되어야하는 대략적인 위치, 즉 너의 모양.

일반화 된 Hough 튜토리얼에 대한 많은 자습서가 있습니다. 그림 4.3, 4.4 및 4.5가 피험자를 명확하게 설명하는 M. Ulrich의 논문 "Hierarchical Real-Time Recognition of Compound Objects in Images"에 포함 된 것을 좋아합니다.