| Меню сайта |
|
 |
| Категории раздела |
|
|
| Вход на сайт |
|
|
| Поиск |
|
|
| Статистика |
Онлайн всего: 2 Гостей: 2 Пользователей: 0 |
|
|
 | |  |
|
Распознавание образов
1.4. Общие методы распознавания прямой
Как уже упоминалось выше распознавание отрезка прямой можно производить различными методами. Одним из методов является попиксельный метод.
Попиксельный метод заключается в следующем. Определяются пиксели прямой. Находим величину и направление смещения по оси х dx и по оси у dy каждого пиксела прямой относительно предыдущего пиксела. Если эти величины относительно постоянны, то делается вывод о том, что данная фигура является отрезком прямой.
Метод отклонений заключается в следующем. Определяется длина линии l. Определяется максимальное отклонение линии от прямой d. Определяем максимальное относительное отклонение линии от прямой g.
g = d/l;
Если максимальное относительное отклонение g превышает определенный уровень L, то данная линия не является прямой, если не превышает, то линия является прямой.
Отклонения от прямой могут иметь различную форму. Отклонения могут наблюдаться по всей длине линии, только на отдельных участках линии. Отклонения могут иметь различную форму.
Метод скольжения точки заключается в следующем. Помещаем точку скольжения в начальную точку образа. Производим движение точки скольжения последовательно к следующему пикселю. При этом условно направление движения (угол) принимаем за 0. Если направление движения (угол) изменяется и превышает определенный уровень, то данный образ является кривой, если нет то образ является прямой.
В процессе применения методов, можно строить копию образа по определенному принципу по итогам процесса распознавания. В копию можно включать данные о форме, площади, локализации, распределении и других свойствах кривизны образа по определенной системе.
Метод шаблонов. Определяем начальную и конечную точки образа. Соединяем эти точки шаблоном прямой. Проверяем минимальные отклонения пикселей образа от пикселей шаблона. Если минимальные отклонения превышают определенный уровень, то образ является кривой, если не превышают, то образ является прямой. Для определения отклонений, прозводится сдвиг шаблона влево и вправо относительно продольной оси шаблона до тех пор, пока пиксели шаблона и образа не будут пересекаться. Величина суммы сдвигов будет являться величиной отклонения образа от шаблона.
Для правильного определения прямой необходимо ввести несколько свойств, определяющих отклонения. Видимость отклонений, значимость отклонений, целевая значимость отклонений, распределение отклонений, локализация отклонений, величина отклонений, и другие свойства, определяющие форму, размеры, локализацию, значение, и их влияние на вывод о прямолинейности образа. Необходимо включить в шаблон прямой, отклонения, допуски и другие свойства, которые помогут с заданной точностью сделать вывод о прямолинейности того или иного образа.
Необходимо определить возможные отклонения образов от прямой, определить свойства образов, связанных с отклонениями от прямой, определить свойства отклонений образов от прямой, определить параметры по которым будем делать выводы об отношении образов к прямой.
Метод максимального совпадения. Является модернизированным методом шаблонов. Берется шаблон прямой. Шаблон совмещается с образом таким образом, что выполняются следующие условия:
1. максимальное количество точек совпадения образа и шаблона;
2. минимальное среднее отклонение образа от шаблона;
3. минимальное максимальное отклонение образа от шаблона.
Метод применяется для расположения шаблона более точно к форме образа для уменьшения отклонений образа от шаблона.
Если вам интересен наш проект, мы будем очень благодарны за оказанную вами материальную
помощь проекту по следующим реквизитам:
Webmoney
wmr
R110508895614
wmz
z365287731326
Яндексденьги
41001774714369
|
| Категория: Мои статьи | Добавил: yurijdnd (26.02.2014)
|
| Просмотров: 321
| Рейтинг: 0.0/0 |
| |
 | |  |
|
