คำถามติดแท็ก hough-transform

9
อัลกอริทึมการค้นหาจุดสูงสุดสำหรับ Python / SciPy
ฉันสามารถเขียนอะไรบางอย่างได้ด้วยตัวเองโดยการหาจุดตัดของอนุพันธ์อันดับหนึ่งหรือบางอย่างเป็นศูนย์ แต่ดูเหมือนว่าจะเป็นฟังก์ชันทั่วไปที่เพียงพอที่จะรวมอยู่ในไลบรารีมาตรฐาน มีใครรู้จักไหม แอปพลิเคชันเฉพาะของฉันคืออาร์เรย์ 2 มิติ แต่โดยปกติแล้วจะใช้สำหรับการค้นหาจุดสูงสุดใน FFT เป็นต้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในปัญหาประเภทนี้มียอดเขาที่แข็งแกร่งหลายจุดและมี "ยอด" ขนาดเล็กจำนวนมากที่เกิดจากเสียงรบกวนที่ควรละเว้น นี่เป็นเพียงตัวอย่างเท่านั้น ไม่ใช่ข้อมูลจริงของฉัน: จุดสูงสุด 1 มิติ: จุดสูงสุด 2 มิติ: อัลกอริธึมการค้นหาจุดสูงสุดจะค้นหาตำแหน่งของยอดเขาเหล่านี้ (ไม่ใช่แค่ค่าของมัน) และตามหลักการแล้วจะหาจุดสูงสุดระหว่างตัวอย่างที่แท้จริงไม่ใช่แค่ดัชนีที่มีค่าสูงสุดเท่านั้นอาจใช้การแก้ไขกำลังสองหรืออะไรบางอย่าง โดยปกติคุณจะดูแลเกี่ยวกับยอดที่แข็งแกร่งไม่กี่ดังนั้นพวกเขาต้องการอย่างใดอย่างหนึ่งได้รับเลือกเพราะพวกเขากำลังเหนือเกณฑ์ที่กำหนดหรือเพราะพวกเขาเป็นคนแรกnยอดรายการสั่งซื้อ, การจัดอันดับโดยกว้าง อย่างที่บอกว่าฉันรู้วิธีเขียนอะไรแบบนี้ด้วยตัวเอง ฉันแค่ถามว่ามีฟังก์ชั่นหรือแพ็คเกจที่มีอยู่แล้วซึ่งทราบว่าทำงานได้ดีหรือไม่ อัปเดต: ฉันแปลสคริปต์ MATLABและใช้งานได้ดีสำหรับกรณี 1-D แต่อาจจะดีกว่านี้ อัปเดตการอัปเดต: sixtenbe สร้างเวอร์ชันที่ดีกว่าสำหรับเคส 1 มิติ

8
อัลกอริทึมเพื่อตรวจจับมุมของแผ่นกระดาษในภาพถ่าย
วิธีใดที่ดีที่สุดในการตรวจจับมุมของใบแจ้งหนี้ / ใบเสร็จ / แผ่นกระดาษในภาพถ่าย สิ่งนี้จะใช้สำหรับการแก้ไขมุมมองในภายหลังก่อน OCR แนวทางปัจจุบันของฉันคือ: RGB> Grey> Canny Edge Detection with thresholding> Dilate (1)> Remove small objects (6)> clear boarder objects> pick larges blog ตาม Convex Area > [การตรวจจับมุม - ไม่ได้ใช้งาน] ฉันอดไม่ได้ที่จะคิดว่าต้องมีวิธี 'อัจฉริยะ' / สถิติที่แข็งแกร่งกว่านี้เพื่อจัดการการแบ่งกลุ่มประเภทนี้ ฉันไม่มีตัวอย่างการฝึกอบรมมากนัก แต่ฉันน่าจะได้ 100 ภาพด้วยกัน บริบทที่กว้างขึ้น: ฉันใช้ matlab ในการสร้างต้นแบบและวางแผนที่จะใช้ระบบใน OpenCV และ Tesserect-OCR นี่เป็นปัญหาแรกในการประมวลผลภาพจำนวนมากที่ฉันต้องแก้ไขสำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะนี้ …
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.