2D形状识别算法 - 寻找指导

Question

我需要能够验证用户是否正确绘制了形状,从简单的形状开始,如圆形,三角形和更高级的形状,如字母A.

我需要能够实时计算正确性,例如,如果用户应绘制一个圆形但是绘制一个矩形,我希望能够在绘图发生时检测到它.

有几种不同的形状识别方法,遗憾的是我没有经验或时间来尝试它们,看看它们的作用.

您会针对此特定任务推荐哪种方法？

非常感谢您的帮助.

Answer 1

我们可以将"识别"定义为检测元素中的特征/特征并将其与我们的经验中看到的已知元素的特征进行比较的能力.具有相似特征的对象可能是类似的对象.特征的数量和复杂程度越高,我们区分类似对象的能力就越大.

在形状的情况下,我们可以使用它们的几何特性,例如角度数,角度值,边数,边尺寸等.因此,为了完成您的任务,您应该使用图像处理算法从图纸中提取这些特征.

下面我提出一个非常简单的方法,在实践中显示这个概念.我们将使用角数来识别不同的形状.正如我所说:"功能的数量和复杂性越高,我们辨别类似物体的能力就越大".由于我们只使用一个特征,角落的数量,我们可以区分几种不同的形状.具有相同角数的形状将不会被区分.因此,为了改进方法,您可以添加新功能.

更新:

为了实时完成此任务,您可以实时提取功能.如果要绘制的对象是三角形并且用户正在绘制任何其他图形的第四面,则您知道他或她没有绘制三角形.关于正确性级别,您可以计算所需对象的特征向量与绘制对象的特征向量之间的距离.

输入:

算法

1. 缩小输入图像,因为可以在较低分辨率下检测所需的特征.
2. 分割要独立处理的每个对象.
3. 对于每个对象,提取其特征,在这种情况下,只提取角的数量.
4. 使用这些功能,对对象形状进行分类.

软件:

下面介绍的软件是用Java开发的,并使用Marvin Image Processing Framework.但是,您可以使用任何编程语言和工具.

import static marvin.MarvinPluginCollection.floodfillSegmentation;
import static marvin.MarvinPluginCollection.moravec;
import static marvin.MarvinPluginCollection.scale;

public class ShapesExample {

    public ShapesExample(){
        // Scale down the image since the desired features can be extracted
        // in a lower resolution.
        MarvinImage image = MarvinImageIO.loadImage("./res/shapes.png");
        scale(image.clone(), image, 269);

        // segment each object
        MarvinSegment[] objs = floodfillSegmentation(image);
        MarvinSegment seg;

        // For each object...
        // Skip position 0 which is just the background
        for(int i=1; i<objs.length; i++){
            seg = objs[i];
            MarvinImage imgSeg = image.subimage(seg.x1-5, seg.y1-5, seg.width+10, seg.height+10);
            MarvinAttributes output = new MarvinAttributes();
            output = moravec(imgSeg, null, 18, 1000000);
            System.out.println("figure "+(i-1)+":" + getShapeName(getNumberOfCorners(output)));
        }
    }

    public String getShapeName(int corners){
        switch(corners){
            case 3: return "Triangle";
            case 4: return "Rectangle";
            case 5: return "Pentagon";
        }
        return null;
    }

    private static int getNumberOfCorners(MarvinAttributes attr){
        int[][] cornernessMap = (int[][]) attr.get("cornernessMap");
        int corners=0;
        List<Point> points = new ArrayList<Point>();
        for(int x=0; x<cornernessMap.length; x++){
            for(int y=0; y<cornernessMap[0].length; y++){
                // Is it a corner?
                if(cornernessMap[x][y] > 0){
                    // This part of the algorithm avoid inexistent corners
                    // detected almost in the same position due to noise.
                    Point newPoint = new Point(x,y);
                    if(points.size() == 0){
                        points.add(newPoint); corners++;
                    }else {
                        boolean valid=true;
                        for(Point p:points){
                            if(newPoint.distance(p) < 10){
                                valid=false;
                            }
                        }
                        if(valid){
                            points.add(newPoint); corners++;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return corners;
    }

    public static void main(String[] args) {
        new ShapesExample();
    }
}

软件输出:

figure 0:Rectangle
figure 1:Triangle
figure 2:Pentagon