একটি প্রান্ত সনাক্তকারী দ্বারা সংযুক্ত প্রান্তগুলি সনাক্ত করা হয়েছে


14

আমার একটি ক্যানি এজ ডিটেক্টর থেকে বাইনারি ইমেজ পাওয়া গেছে। প্রান্তগুলি কেন্দ্রের মধ্যে ভালভাবে সনাক্ত করা যায় নি এবং তাদের সাথে আমার যোগ দেওয়া দরকার। প্রান্তগুলির সংযোগটি হ'ল প্রাচীর এবং প্রতিবেশ নির্ভর dependent আমার প্রান্তগুলি যদি একটি প্রান্তিকের নীচে থাকে তবে এটি সংযোগ স্থাপন করতে হবে (5 পিক্সেলের কম দূরত্ব বলুন) যদি আমার প্রায় লিনিয়ার বৈশিষ্ট্যগুলি সুন্দরভাবে লক্ষ্য করা যায় তবে এই প্রান্তিকিকে শিথিল করা উচিত। (এটি সেরা ক্ষেত্রে।) ভাবমূর্তি

আমি হাফ রূপান্তর চেষ্টা করেছিলাম, তবে এটি আমার পক্ষে কার্যকর হয়নি কারণ আমার সরল রেখা নেই। প্রসারণ এবং ক্ষরণও ভাল নয়; তারা ইমেজগুলিকে আরও খারাপ করে তোলে।

আমি যে পদ্ধতির চেষ্টা করছি সেটি হ'ল প্রথমে শীর্ষে এবং নোডগুলি সনাক্ত করা (এর সাথে ম্যাটল্যাবে bwmorph) এবং তারপরে একটি পৃথক বৈশিষ্ট্য হিসাবে পাতাগুলি তৈরি করা। এটি নিম্নলিখিত হিসাবে সম্পন্ন করা হয়:

  1. একটি 3x3 উইন্ডোতে স্ক্যান করা, প্রতিবেশীদের সন্ধান করুন।
  2. সম্পূর্ণ সংযুক্ত বস্তুটি অতিক্রম করুন।
  3. একটি লাইন ফিট করতে চেষ্টা করুন (বা সম্ভবত একটি চতুর্ভুজ বহুভুজ)।
  4. বৈশিষ্ট্য দ্বারা বৈশিষ্ট্যটি পরীক্ষা করুন যদি এটি কোনও সংযোগের জন্য মূল্যবান হয় তবে না।

সিদ্ধান্ত গ্রহণের অংশটি যেখানে প্রান্তকে সংযুক্ত করা দরকার এটি কার্যকর তাই বাস্তবায়নটি সহজ নয়।


আমি শাখাগুলি খুঁজে পেতে একটি আকর্ষণীয় সমাধান পেয়েছি। ম্যাটল্যাব সহজেই অবস্থানটি নোডগুলি দিতে পারে। ম্যাটল্যাব সংযুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলিও লেবেল করতে পারে। সুতরাং আপনি একটি সংযুক্ত বৈশিষ্ট্য চয়ন করতে পারেন। নোডগুলি সন্ধান করুন। এই নোডগুলিকে 0 এ সেট করুন Bas মূলত ফিয়ারটি সংযোগ বিচ্ছিন্ন করুন এবং সেগুলি আবার লেবেল করুন। আপনার গাছে শাখা থাকবে। এর জন্য কম ম্যানুয়াল প্রোগ্রামিং প্রয়োজন এবং ফলাফলগুলি দুর্দান্ত মনে হয়। কিছু ইনপুট?
নরেশ

সংযোগ অংশের জন্য, এখন আমি বড় বৈশিষ্ট্যগুলি সন্ধান করার চিন্তা করছি এবং সেগুলি আরও নির্ভরযোগ্য মনে করি। তারপরে যদি সেগুলি সরলরেখাগুলি হয়, (ফিটনেসের গুণমান পরীক্ষা করুন), তবে এটিকে পোলার স্থানাঙ্কে রূপান্তর করুন এবং খড়ের রূপান্তরের মতো পাড়া অনুসন্ধান করুন। বড় বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য, অনুসন্ধান ব্যাসার্ধ বড় (আকারের আনুপাতিক)। আমি এই কোডটি বাস্তবায়ন করছি। পথে ফলাফল। মন্তব্য pls।
নরেশ

উত্তর:


4

এটি সম্পূর্ণ সমাধান নাও হতে পারে তবে আপনাকে ভাল দিকনির্দেশ দেবে।

মূলত, প্রান্তটি মিলে যায় বলে বলার মূল মানদণ্ডটি কী? প্রান্তটির গ্রেডিয়েন্টটি "স্থানীয়ভাবে" মেলে এবং কিছুটা হলেও প্রান্তটি কতটা ধারাবাহিক থাকে তার বিরুদ্ধে দূরত্বগুলি যুক্তিসঙ্গত।

আপনার যদি জ্যামিতিক প্রান্তগুলি থাকে তবে লম্বা সরল রেখার মতো, হুট এখনই খুব বিরামবিহীন কাজ করবে। কিনারাগুলি স্বেচ্ছাচারিত বক্ররেখা থাকলে এটি কাজ করে না। এই ক্ষেত্রে, আপনি এখনও বক্ররেখাকে মোটামুটি টুকরো وار ধ্রুবক খণ্ড হিসাবে বিবেচনা করতে পারেন (আপনার ক্ষেত্রে যথেষ্ট ভাল), সুতরাং আপনার স্থানীয়ভাবে হফ নেওয়া উচিত। অর্থাত্ আপনি চিত্রের একটি ছোট অংশ নিতে পারেন (একটি ব্লক বলুন) হুফের গণনা করতে পারেন এবং কয়েকটি শিখর সনাক্ত করতে পারেন। এর ভিত্তিতে, আপনি সনাক্ত করতে পারবেন যে ডি-হুজিং অর্থবোধক ফাঁক তৈরি করছে, যদি তাই হয় তবে এটি রাখুন বা এগিয়ে যান।

ছোট ছোট ফাঁকগুলি পূর্ণ হয়ে গেলে আপনি আরও বড় আকারের আকার নিতে এটি বাড়িয়ে দিতে পারেন। শৃঙ্গগুলি আরও বেশি হবে তবে আপনি এটি থেকে কম নির্বাচন করতে পারেন।


ধন্যবাদ দীপন, আমিও সেটাই ভেবেছিলাম এটি ব্যয়বহুল অপারেশন হবে তবে আমি কিছু তথ্য বের করতে পারি। তবে কখনও কখনও হোগু স্থানান্তর আমাকে সংযুক্ত লাইনগুলি দেয় না। Hough কেবল নিখুঁত সরলরেখার যত্ন নেয়। এবং পিক্সেলগুলির সংযোগের জন্য যত্ন করে না। এটি কেবল একটি সরলরেখায় 3 বা ততোধিক এলোমেলো পিক্সেলের সাথে একটি লাইনে ফিট করে। আমি আমার অনুমান কোডিং করছি। আরও আলোচনার জন্য ফলাফল এখানে পোস্ট করব। নরেশ
নরেশ

θ

4

এটি সত্যই সোজা হতে যাচ্ছে না ... আপনি গ্রাফের কাঠামোর সাথে পুরোপুরি কাজ করার চেষ্টা করতে পারেন। প্রথমে চিত্রটি থেকে সমস্ত সংযুক্ত পিক্সেলগুলি বের করুন এবং এগুলি একটি গ্রাফে সন্নিবেশ করুন যেখানে প্রতিবেশী নোডগুলি একটি প্রান্তের সাথে সংযুক্ত থাকে। আপনি কিছু এম নোডের চেয়ে ছোট গ্রাফগুলি ফেলে দিতে পারেন (চিত্রের সাথে প্রাসঙ্গিক নয় এমন ছোট ছোট দাগগুলি বাদ দিতে)।

এই প্রক্রিয়া শেষে আপনার সংযোগ বিচ্ছিন্ন গ্রাফের একটি সেট থাকবে। (আপনার চিত্র থেকে বিচার করে, এগুলি ঠিক গাছ নয় কারণ সেখানে চক্র রয়েছে)

কিছু র্যান্ডম নোড থেকে শুরু করে এবং ডিএফএস করে আপনি প্রতিটি গ্রাফের অতিরিক্ত পয়েন্টগুলি (প্রতিটি গ্রাফের পেরিফেরিতে এক্সটরমাল পিক্সেল) পেতে পারেন ।

এই প্রক্রিয়াটির শেষে আপনার কাছে প্রতিটি গ্রাফের জন্য এক্সট্রিমাল পয়েন্টগুলির সাথে সংযোগ স্থাপনের একটি সেট থাকবে যেখানে সংযোগগুলি তৈরি হওয়ার সম্ভাবনা বেশি।

আপনি এখন সরাসরি সরলরেখার সাথে নিকটতম অতিরিক্ত পয়েন্ট প্রতিবেশীদের (একটি দূরত্ব <= 5) সংযোগ করার চেষ্টা করতে পারেন।

তবে, যদি আপনি সেই লাইন বিভাগের opeালটিকে বিবেচনা করতে চান যা সেই চূড়ান্ত পিক্সেলের দিকে নিয়ে যায় তবে আপনি এই পিক্সেলটিকে পৌঁছানোর জন্য এন পিক্সেল পিআরআইআর এর সাথে "একটি লাইনে ফিট" করতে চেষ্টা করতে পারেন। সুতরাং যদি এন = 5, তবে কোনও শাখার শেষ 5 পিক্সেল একটি লাইন অনুমানের জন্য ব্যবহৃত হবে।

সুতরাং, প্রতিটি নিকটবর্তী প্রতিবেশী জুটির জন্য আপনার এখন দুটি বিভাগকে সংযুক্ত করা উচিত কিনা তা বিচার করার জন্য মাপদণ্ড হিসাবে আরও একটি জিনিস ব্যবহার করা উচিত (অর্থাত্ এক্সট্রিমাল পয়েন্ট দূরত্ব <= 5 পিক্সেল এবং প্রায় সমান লাইন lineাল)।

শব্দের প্রভাব কমাতে যা শাখার টিপসের কাছে আপনার লাইনগুলি ঝাঁকুনির সাথে দেখা দেয় (এবং সুতরাং আপনার slাল অনুমানটি বিকৃত করে) আপনি আপনার গ্রাফটিতে সরলকরণের পদক্ষেপটি প্রয়োগ করতে চেষ্টা করতে পারেন (এটি অন্য একটি বিন্দু (উপরের ডিএফএসের পাশাপাশি) যেখানে এটি প্রদান করে) একটি গ্রাফ কাঠামো নিয়ে কাজ করুন)। আপনি উদাহরণস্বরূপ গ্রাফের পরবর্তী নোডগুলি অপসারণ করতে পারেন যা কিছু কাট-অফের চেয়ে বৃহত্তর কোণগুলিতে রেখাটিকে "বাঁক" তৈরি করবে (আরও জটিল কিছু করার জন্য, দয়া করে এখানে দেখুন )। এইভাবে আপনি চিত্র "পিক্সেল দ্বারা গঠিত সেগমেন্টের বৃহত অংশের দিকে মোটামুটি" সরল "লাইনগুলি ফিট করবেন।

এটি সম্ভবত বেশিরভাগ ক্ষেত্রে (আপনার পোস্ট করা চিত্রটি বিচার করে) শালীন সংযোগের ফলস্বরূপ কার্যকর হবে তবে এটি আপনাকে এখনও কিছু চ্যালেঞ্জিংয়ের সাথে ছেড়ে দেবে। উদাহরণস্বরূপ, যেখানে "ওয়াই" আকৃতির বাধাপ্রাপ্ত প্যাটার্ন সংযোগ পয়েন্টের নিকটে শাখাগুলির একটি বাধাগ্রস্থ হয় তা কীভাবে সংযুক্ত হবে? (যেমন, আপনার কাছে একটি "অবিচ্ছিন্ন" বাঁক রয়েছে যা অবশ্যই একটি লাইন বিভাগের সাথে সংযুক্ত থাকতে হবে যা এটি "মিশ্রিত করে")। সম্ভবত আপনি এই ধরনের ঘটনাগুলি কত সাধারণ তা পর্যালোচনা করতে পারেন এবং পরে আপনার সংযোগের মানদণ্ডটি সংশোধন করতে পারেন।

এছাড়াও, আপনি কীভাবে আপনার চিত্র অধিগ্রহণকে উন্নত করতে পারেন (উদাহরণস্বরূপ রেজোলিউশনটি বাড়িয়ে তুলবেন) তা পরীক্ষা করে দেখার মতো হবে।


একটি ভাল প্রতিক্রিয়া জন্য ধন্যবাদ। হ্যাঁ, আপনার পর্যবেক্ষণটি ঠিক। এটি গাছ নয়, গ্রাফ তৈরি করা ভাল better এটি আমাকে চক্র অনুসন্ধানেও সহায়তা করবে। কথাটি হ'ল, ম্যাটল্যাব বায়োইনফো সরঞ্জাম বাক্সে গ্রাফ প্রয়োগ করেছে, যা আমি ধরেই নিতে পারি না যে বেশিরভাগ লোকের কাছে থাকবে। বেশিরভাগ আমি যেতে পারি ইমেজ প্রসেসিং সরঞ্জাম বাক্স। ডগলাস-পিকারও এমন একটি বিষয় যা আমি বিবেচনা করেছি। তবে একজন জিআইএস বিশেষজ্ঞের সাথে পরামর্শ করার পরে, আমি বুঝতে পারি যে এটি জিনিসগুলিকে আরও জটিল করে তুলতে পারে এবং আমি ছেদ করে ফেলতে পারে। এছাড়াও, আমাকে গ্রাফের বিভিন্ন লাইন বিভাগগুলিও দেখতে হবে, যেহেতু আমার একটি লাইন তৈরি করতে 10 পিক্সেল লাগবে এবং আমার ইতিমধ্যে দ্বিখণ্ডিত হতে পারে।
নরেশ
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.