কীভাবে একটি হাফ রূপান্তরিত ইমেজটির ডি-হাউজিং করবেন?

Question

আমি হফ ট্রান্সফর্ম তৈরি করার জন্য রোসেটা কোডে পাওয়া কোড নিয়ে কাজ করছি । আমি এখন একটি চিত্রের সমস্ত লাইন খুঁজে পেতে চাই। এটি করার জন্য আমার হাইফ স্পেসের প্রতিটি শিখরের ρ এবং। মানগুলি দরকার। পেন্টাগনের জন্য একটি নমুনা আউটপুট দেখতে এটির মতো দেখাচ্ছে:

হাফ স্পেসে দৃশ্যমান প্রতিটি 'হট স্পট'-এর জন্য আমি কীভাবে একটি একক [θ, ρ] সমন্বয় পেতে পারি?

Answer 1

আপনি শিখরের স্থানাঙ্কগুলি সন্ধান করছেন এবং তারপরে অক্ষগুলি [[, ρ] স্থানাঙ্কগুলিতে স্কেল করতে ব্যবহার করুন।

ডেটা কত গোলমাল, আপনি কতটা ভুয়া শিখর প্রত্যাশা করেছেন এবং আপনার কতটা সময় রয়েছে তার উপর নির্ভর করে এটি করার কয়েকটি উপায় রয়েছে। এএ রিয়েল শিখর এমন কিছু স্তর বাছাই করা সবচেয়ে সহজ, এর নীচে সমস্ত ডেটা কেটে নেওয়া এবং তার কেন্দ্রটি পেতে প্রতিটি শিখরে মাধ্যাকর্ষণ কেন্দ্র করা।

প্রতিটি শিখর একক পিক্সেল না হওয়া পর্যন্ত আপনি চিত্রটি ক্ষয় / ডায়াল্ট করতে পারেন।

Comments

সুনির্দিষ্ট উত্তরের জন্য +1। আপনি সংজ্ঞা / গণনা কিভাবে করবেন center of gravity?

— দিপান মেহতা

আরও নির্ভুলতার জন্য, সর্বাধিক সন্ধান করুন, তারপরে সেই বিন্দুতে এবং তার প্রতিবেশী পয়েন্টগুলির সাথে একটি প্যারাবোলয়েড ফিট করুন, তারপরে প্যারাবোলয়েডের শিখরটি সন্ধান করুন যা সাধারণত পিক্সেলের মধ্যে হবে।

— এন্ডোলিথ

@ এন্ডোলিথ - সাধারণত হফকে রূপান্তর করে যথাযথতাটি প্রাথমিক চিত্রের প্রান্তগুলি সনাক্তকরণ এবং হফ স্পেসের ফলাফলের 'বিচক্ষণতা' দ্বারা সীমাবদ্ধ। আপনার যদি আরও সঠিক ফলাফলের প্রয়োজন হয় তবে ফিরে যেতে এবং [θ, ρ] আরও সীমিত পরিসরের জন্য রূপান্তরটি পুনরায় করা স্বাভাবিক, আপনি যে কোর্সের সমাধানটি পেয়েছেন তার আশেপাশের উচ্চতর রেজোলিউশন পাওয়ার জন্য স্থানাঙ্ক

— মার্টিন বেকেট

@ দিপনমহেতা - সহজেই সমষ্টি ( প্রতিটি পিক্সেলের x মান) এবং (y ..) তারপরে আপনি যে বাক্সটি অনুসন্ধান করছেন তার এক্স, ওয়াই প্রস্থ দ্বারা বিভক্ত করুন - তবে এন্ডোলিথে মন্তব্য দেখুন

— মার্টিন বেকেট

Answer 2

ফাইল এক্সচেঞ্জের এই কোডটি আপনাকে সমস্ত স্থানীয় ম্যাক্সিমা খুঁজে পেতে সহায়তা করবে। http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/14498-local-maxima-minima

আপনি কয়টি লাইন সন্ধান করতে চান তা সম্পর্কে যদি আপনার কিছু জ্ঞান থাকে তবে (এই ক্ষেত্রে পাঁচটি) আপনি সর্বাধিক হাফ স্কোর সহ পাঁচটি স্থানীয় ম্যাক্সিমা নির্বাচন করুন।

Answer 3

আপনি প্রদত্ত ব্যাসার্ধের জন্য স্থানীয় ম্যাক্সিমাকে সনাক্ত করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি হফ চিত্রটি পিকগুলি পর্দার সর্বোচ্চ মাত্রা হিসাবে স্ক্যান করে কেবল তখনই যখন এগুলি সর্বাধিক থাকে$3\times 3$ জানলা.

দ্বিতীয় পদক্ষেপটি পিক্সেলটি সাব-পিক্সেলের যথার্থতার সাথে সংশোধন করতে পারে। এটি প্যারাবোলা ফিটিং দ্বারা করা যেতে পারে।

ধরুন Hough ইমেজের মানটি $f(x)$ কোথায় $x$2D অবস্থান। এখন আপনি একটি সংশোধনকারী ভেক্টর সন্ধান করতে চাই$p$ যে সর্বাধিক $f(x + p)$। এটি টেলর সম্প্রসারণ ব্যবহার করে লেখা যেতে পারে:

$$f(x+p)\approx f(x)+p^{\mathbb{T}}f'(x)+\frac{1}{2}p^{\mathbb{T}}f''(x)+p$$

সংশোধনকারী ভেক্টরটি তখন

$$p=-f''(x)^{-1}f'(x)$$

ডেরিভেটিভসকে সীমাবদ্ধ ভিন্নতার মাধ্যমে হফ চিত্র থেকে গণনা করা যেতে পারে ।

লক্ষ্য করুন একটি চট ম্যাট্রিক্স এবং একটি 2-ভেক্টর (অনুভূমিক এবং উল্লম্ব গ্রেডিয়েন্ট), হয় অত: পর একটি 2-ভেক্টর পেতে একটি উপ-পিক্সেল শিফট উল্লেখ নেই স্থানীয় ম্যাক্সিমাইজারের সঠিক অবস্থান।$f''(x)$$2\times2$$f'(x)$$p$

উপরের সমীকরণটি মাঝে মধ্যে 1 পিক্সেলের বেশি শিফট সরবরাহ করতে পারে। সেক্ষেত্রে ম্যাক্সিমাইজার পাড়ার কোনও প্যারাবোলিক আকৃতি থাকে না এবং আপনি সংশোধন করতে নাও চান বা প্রার্থী ম্যাক্সিমাইজারও ফেলে দিতে পারেন।

Answer 4

জেরিগ এবং ক্লেইন-এর মাঝামাঝি থেকে ফিরে খুব ভাল কৌশল তৈরি হয়েছে technique এটি একটি ব্যাকম্যাপিং পদ্ধতি যা প্রতিটি প্রান্ত পয়েন্টের সাথে যুক্ত সম্ভবত সম্ভাব্য পয়েন্টটি সনাক্ত করার জন্য হাফ স্পেসটিকে বিশ্লেষণ করে এবং তারপরে একটি দ্বিতীয় হফ স্পেস তৈরি করে যেখানে প্যারামিটারগুলিতে প্রান্ত পয়েন্টগুলির ম্যাপিং এক-টু-অনেকের চেয়ে এক-এক হয় is এটি প্রথম প্রথম পর্যায়ে। আমার কাছে হাতের রেফারেন্স নেই তবে ইলিংওয়ার্থ এবং কিটলারের সিমিনাল হাফ রিভিউ পেপারে দেখুন (প্রায় 1987?)