Имам списък с точки. Всяка точка е x и y координата (и двете са цели числа). Сега се опитвам да намеря известни модели, като линии, дъги или кръгове, знаейки, че точките не са идеално върху шаблона.
Кой е най-добрият начин да го направите? Нямам много улики, за да започна.
Редактиране: точките са подредени. Потребителят рисува нещо и програмата трябва да открие най-добрите модели. Например, ако е начертан триъгълник, той трябва да открие три линии.
разгледайте Transformation на Hough. това, което правите е: трансформирате изображението си в "кръгово" пространство и след това трябва само да намерите светлинни пиксели.
намирането на светли пиксели в изображение е доста лесно, просто приложете изрязване.
броят на светлинните пикселни области е броят на кръговете. можете да реконструирате първоначалната им позиция върху вашето изображение, като приложите обратната функция.
Класическият разпознавач е невронна мрежа. Невронните мрежи работят "добре" и изискват обучение по някакъв начин.
Математическите техники и принципи, лежащи в основата на невронните мрежи, могат да бъдат прехвърлени (с подходяща модификация) към повечето други разпознаватели, за които съм чел; например вериги на Марков, байесови модели.
Докато го ограничавате до основни форми, можете да изчислите усреднена „посока“ на текущия щрих и да създадете последователност от „щрихи“ от тях.
Вероятно е по-лесно да разпознаете форма въз основа на тази информация:
Ако погледнете разстоянието от някаква точка P до всяка от другите точки, отколкото ако P е центърът на кръг, ще получите някои много различни статистически ефекти.
Може да успеете да обърнете това и да намерите точки, които имат тези свойства. Като първо преминаване нещо като стандартното отклонение на разстоянията може да работи и за да намерите местоположението, можете да вземете производната на това по отношение на местоположението и да се опитате да го минимизирате. След като намерите минимум, опитайте да намерите набор от >3 точки, еднакво отдалечени от него.
Предполагам, че ще ви трябва нещо различно от стандартното отклонение, нещо, което се интересува по-малко от отклонения и повече от струпване.
Освен това, това няма да ви помогне много за линиите.
Тъй като получавате пиксели и те идват в ред, можете да започнете, като проверите наклона между, да речем, всеки 10-ти изчертан пиксел и да видите как се променя наклонът. Прекъсванията ви дават известна информация.
