গ্রিডের মতো কাঠামো সনাক্ত করার জন্য হফের বিকল্পসমূহ trans

Question

আমার একটি চিত্র রয়েছে যা একাধিক 'কোণ' দিয়ে গঠিত যা গ্রিডের আকার তৈরি করে:

কিছু অনুসন্ধানের পরে, হাফকে বেশ ভাল ফিট মনে হয়েছিল, কারণ এটি লাইন ভাঙ্গার ফলে সমস্যা হয় না। তবে, আমার সমস্যাটি হ'ল আমার লাইনগুলি 'ফ্যাট', এবং যে প্রান্ত সনাক্তকরণ আমি চালাচ্ছি (এই ক্ষেত্রে ক্যানি), রেখার প্রান্তগুলি খুঁজে বের করে, মাঝেরটি নয়:

এর অর্থ হ্যাফ ট্রান্সফর্মটি আমার গ্রিড লাইনের 'পক্ষগুলি' এর একটি (বা উভয়) বাছাই করে শেষ করবে, মাঝেরটি নয়।

প্রদত্ত যে আমি কী জানি (এই গ্রিডের মতো আকৃতি, সর্বদা প্রায় একই ধরণের ক্ষেত্রে), আমাকে কেন্দ্রী রেখাগুলি দেওয়ার জন্য 'প্রান্ত সনাক্তকরণ' অংশটি সম্পাদন করার আরও ভাল উপায় বা আমার সন্ধান করা উচিত সম্পূর্ণ ভিন্ন পদ্ধতিতে?

Comments

প্রসঙ্গে, এই গ্রিডটির তুলনা করা হবে নামমাত্র গ্রিডের সাথে Tsai ক্যামেরার ক্যালিফিকেশন সম্পাদন করতে।

— বেনজল

"প্রান্ত সনাক্তকরণ আমি চালাচ্ছি, রেখার প্রান্তগুলি খুঁজে বের করে" হ্যাঁ, কারণ প্রান্ত সনাক্তকরণটি প্রান্তগুলিকে রেডগুলিতে রূপান্তর করে এবং আপনার চিত্র ইতিমধ্যে প্রচ্ছন্ন। একটি প্রান্ত হল আলো এবং অন্ধকারের মধ্যে একটি সীমানা।

— এন্ডোলিথ

Answer 1

হফ ট্রান্সফর্মটি সত্যই এই ক্ষেত্রে গ্রিডটি তুলতে সহায়তা করবে। লাইনগুলিকে "পাতলা" করতে, আপনি কঙ্কালাইজেশন অপারেশন বিবেচনা করতে চাইতে পারেন

এটি এই মত একটি ইমেজ উত্পাদন করতে হবে:

কঙ্কালীকরণের যেভাবে কাজ করে, এর ফলে এটি এখনও কিছু লাইন তৈরি করবে যা গ্রিডের সাথে অপ্রাসঙ্গিক বলে মনে হবে তবে "ভুল" দিকগুলির দিকে এই রেখাগুলি হফ ট্রান্সফর্মের লাইন সনাক্তকরণকে বিভ্রান্ত করার জন্য অনেকগুলি (কমপক্ষে প্রদত্ত চিত্রটিতে) নয় খুব বেশি এবং এটি স্পষ্টতই পৃথক দিকের দুটি লাইন দুটি সেট সেট করবে। (এইচটি আউটপুটটি কেমন দেখাচ্ছে তা এখানে দেখানো হয়েছে)

আপনি যদি ম্যাটল্যাব ব্যবহার করছেন তবে আপনি এই সহায়তা পৃষ্ঠাটি যাচাই করতে চাইতে পারেন

Comments

ধন্যবাদ! এটি অনেক সাহায্য করে। আমার ম্যাটল্যাব লাইসেন্সটি এখনও পেলেন না, তবে আমি এটি আফগরের সিম্পলস্কেলোটনাইজেশন ব্যবহার করে দেখেছি এবং এটি আরও ভাল কাজ করে ... যদিও এখনও নিখুঁত নয়। আমি যখন এই বিষয়ে পরীক্ষা করার জন্য কিছু সত্যিকারের ডেটা পেয়েছি তখন আমি এই বিষয়টির পুনর্বিবেচনা করব।

— বেনজল

আপনি প্রথমে আপনার মূল চিত্রটি কিছু থ্রেশহোল্ডে থ্রেশোল্ড করার চেষ্টা করতে চাইতে পারেন যা "অনুকূল" ফ্যাট গ্রিড লাইন তৈরি করে বলে মনে হচ্ছে। আমি সর্বোত্তম বলতে যা বোঝায় তা হ'ল এগুলি অন্তত সংযুক্ত। এটি কঙ্কালকরণের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে তবে আপনার (প্রান্তিকতা) নির্ধারণ করার জন্য একটি অতিরিক্ত প্যারামিটার থাকবে। ইমেজ অধিগ্রহণের পাশাপাশি কীভাবে উন্নতি করা যায় সেদিকেও এটি মূল্যবান।

— এ_এ

হ্যাঁ, যেমনটা আমি বলেছিলাম, যখন আমার সাথে খেলতে আসল ডেটা থাকবে তখন সিস্টেমটি টিউন করা আমার সময় সাপেক্ষ হবে। সাধারণভাবে হফ সম্পর্কে আমার একটি বড় সন্দেহ যেটি রয়েছে তা হ'ল থিটার বিচক্ষণতা আমাদের সাব-পিক্সেল যথার্থতার প্রয়োজনের বিরুদ্ধে কাজ করছে। (এটি, এবং আমি পুরোপুরি নিশ্চিত নই যে লেন্সের

— বিভ্রান্তির

Answer 2

হাফ ট্রান্সফর্মের বিকল্প হ'ল রেডন ট্রান্সফর্ম ( 1 , 2 )। গ্রিডের মতো কাঠামো সনাক্ত করতে একটি অ্যালগরিদমের মোটামুটি বর্ণনা এর মতো দেখতে পাওয়া যায়:

1. Perform Radon Transform from 0 to 180 degrees.
2. Find the two highest maxima in the angle bins.
3. For the two angles with maximal amplitude find the local maxima within the bin.
4. You can use the constraint that the maxima should have even spacing to deal with outliers.

সম্পাদনা :

1-3 পদক্ষেপটি চিত্রিত করার জন্য এখানে একটি ছোট মাতলাব স্নিপেট রয়েছে:

im = imread('grid.png');
[R, xp] = radon(im, 0:180);
imagesc(0:180, xp, R)

plot(max(R)) % the two maxima are at 65 & 117 degrees

plot(R(:, 65))

plot(R(:,117))

মন্তব্যগুলি থেকে আপনার প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য: আপনি যে উদাহরণ দিয়েছেন তা থেকে আমার কাছে এটি উপস্থিত হয়েছে, সনাক্ত করা গ্রিডের ছোট ত্রুটির বিরুদ্ধে এই পদ্ধতিটি আরও দৃ rob়। কঙ্কালগুলি খুব কমই সোজা লাইন উত্পন্ন করবে যা পরবর্তী হফ ট্রান্সফর্মের জন্য অসুবিধা হতে পারে।

Comments

ধন্যবাদ, হাফ ট্রান্সফর্মের তুলনায় আপনি রেডন ট্রান্সফর্ম আমাকে কী সুবিধা দেবেন বলে আপনি কিছু শব্দে বলতে পারেন?

— বেনজল 25'12

@ বেঞ্জল, আমি আমার উত্তর আপডেট করেছি।

— bjoernz

খুব সুন্দর, অনেক অনেক ধন্যবাদ। একবার আইটি আমাকে মতলব অ্যাক্সেস দিলে আমি এটি ব্যবহার করে দেখছি!

— বেনজল

@ বেঞ্জল: দেখুন হাফ এবং রেডনের রূপান্তরগুলির মধ্যে পার্থক্য কী?

— এন্ডোলিথ