Распознавание контуров 2D-форм

Я хочу реализовать распознавание/сопоставление форм похожих кривых (массивы дискретных точек) в 2D.

Я нашел статью на эту тему, но я немного потерялся когда дело доходит до реализации этого в коде.

Я понял, что эту функцию нужно минимизировать:

введите здесь описание изображения

Но с чего мне начать?

  1. µ кажется измерением искажения, которое я хочу свести к минимуму.
  2. ψ кажется некоторым аргументом, который ограничен диапазоном от 0 до π/2.
  3. "R - это параметр", что означает?
  4. κ - кривизна, ?
  5. ξ - еще один параметр...
  6. гаххх

Может ли кто-нибудь описать подход к этому на английском языке? А может быть, в каком-то псевдокоде?


algorithm math vector-graphics shape-recognition shape
person Andreas Zita    schedule 25.11.2011    source источник
comment
Я думаю, что нет общего подхода к этим вещам. Это зависит от данных, которые вы хотите сопоставить.   -  person Gigamegs    schedule 26.11.2011

Ответы (2)


arrow_upward
1
arrow_downward

Я думаю, маловероятно, что вы сможете заставить это работать, не разбираясь в математике, а способ понять математику состоит в том, чтобы работать с документом с самого начала; если вы перейдете к последнему уравнению и попытаетесь его закодировать, естественно, это не будет иметь смысла. Вот ответы на ваши конкретные вопросы, для чего они стоят:

  1. μ is indeed a "measurement of distortion", or a cost of deforming one curve into the other.
  2. ψ is indeed restricted to [0 and π/2]. It is the angle of the (h,h-bar) curve (sorry, I don't know how to enter special characters).
  3. "R is a parameter", which means it's arbitrary, a measure of how important orientation is, relative to displacement.
  4. κ is the curvature, of C, the first curve.
  5. ξ is a parameter describing advancement along both curves. As ξ advances from 0 to L-tilde, h(ξ) goes from 0 to L, and h-bar(ξ) goes from 0 to L-bar.
person Beta    schedule 26.11.2011

arrow_upward
0
arrow_downward

Начнем с некоторых определений:

  • Кривизна – это отклонение кривой от плоской.
  • параметр определяет, какую кривую вы ищете. Например. f(x) = kx + m, k и m — параметры.

Что касается минимизации, вы можете посмотреть здесь: http://en.wikipedia.org/wiki/Calculus_of_variations

person Niklas Hansson    schedule 26.11.2011