mrgloom 242 Жалоба Опубликовано August 12, 2011 допустим, есть шейпы, которые представлены контурами из точек. надо найти похожесть этих контуров -> вычислить какую то метрику. вопрос как это сделать быстрее? все что пришло в голову это отскейлить (или даже пропустить этот шаг), повернуть вертикально\горизонтально - зная оси описывающего элипса. (+сделать так чтобы более легкая половина контура смотрела вверх) совместить центры масс контуров, и начиная с этой точки двигаться к локальному минимуму метрики. (через методы оптимизации) скорее всего для последнего шага должно быть что то более подходящее и позволяющее избежать локального минимума, а попасть в глобальный хотя бы с какой то вероятностью. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано August 12, 2011 Может в сторону fourier descriptors посмотреть? Они и сгладить до необходимой степени помогут. И сохранять контуры в компактном виде. Еще скорее всего пригодится понятие Procrustes distance. ЗЫ: Я видел документы, в которых перед сравнением контуров, их представляли в полярных координатах, при этом они становились похожи на обычные графики. Похожие фигуры, повернутые друг относительно друга представлялись похожими графиками, сдвинутыми друг относительно друга. ЗЫЗЫ: ну и книжку поищите Фурман Я.А. "Введение в контурный анализ" Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано August 12, 2011 а какие у fourier descriptors недостатки? п.с. shape marching->shape matching ошибка в названии. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано August 12, 2011 По поводу недостатков не задумывался, с критикой Фурье-разложения не сталкивался. Вот еще ссылка, думаю будет интересна: http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/118486/#habracut Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано August 12, 2011 я скорее не про критику фурье разложения, а про область применимости. т.е. фурье дескрипторы подходят только для сравнения объект-объект? (хотелось бы сравнивать объект - несколько перекрывающихся объектов) как обстоит дело с деформациями? частичным отсутствием частей? шумом? вот пример где пробуют сопоставить 2 набора точек (только тут нет деформаций) http://rcvlab.ece.queensu.ca/~qridb/lsdPage.html вот тут обзор многих подходов http://igitur-archive.library.uu.nl/math/2007-0118-201351/hagedoorn_99_state-of-the-art.pdf http://www.cs.duke.edu/courses/spring07/cps296.2/course_projects/nihshanka_proj.pdf хотелось бы найти наиболее общий. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано August 12, 2011 вот вроде бы даже, то что нужно Partial shape matching http://longbin.org/ShapeMatching.aspx и shape matching with partial occlusion http://www.mit.edu/~jglov/rss08-jg.pdf в деформациях пока не разобрался. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах