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나는 관심 지점 탐지 알고리즘을 고안하려고 노력해 왔으며 이것은 내가 생각해 냈다.관심 지점 탐지 알고리즘에 대해 어떻게 생각합니까?
X와 Y 축을 동시에 3n x 3n 픽셀 씩 3n x 3n 제곱으로 만든다.
3n x 3n 정사각형의 중앙에있는 nxn 정사각형 (정사각형이라고 가정합시다)의 경우 R, G 및 B 값은 평균화되어 사전 설정된 값으로 반올림되어 색상 수를 제한합니다. 사각형이 취급 될 색상입니다.
8 개의 nxn 정사각형에 대해 동일한 작업이 수행됩니다.
그 후, x가= 3 또는 x => 5 인 8 개의 주변 정사각형 중 x가 일치하면 관심 지점 인 정사각형 Z의 색상이 주변 정사각형과 비교됩니다).
등 모든 이미지가 덮일 때까지.
n이 클수록 이미지 스캔 속도가 빨라지고 정확도가 떨어지며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
이것은 아마도 "문자 코너"즉 이미지에서 실제로 볼 수있는 코너를 감지합니다.
이 알고리즘에 대해 어떻게 생각하십니까? 그것은 효율적입니까? 핸드 헬드 장치에서 라이브 비디오 스트림 (카메라에서 말하는 것)에서 사용할 수 있습니까?
고맙습니다. 마커리스 증강 현실 시스템입니다. 사용할 수있는 라이브러리를 많이 보았지만 모든 좋은 라이브러리는 무료가 아닙니다. 나는 SIFT와 SURF를 시도했지만 둘 다 천천히 그래서 나는 내 자신을 만들기로 결심했다. 나는 (나는 발견 할 것 중 하나 인) sign 기호의 그림을 열었고, 나는 "재미있는 점"에 점을 넣었고, 그들은 모퉁이가되었다. 나는 그것들을 탐지하는 알고리즘을 생각해 내고 이것이 내가 가진 것이다. 이 목적에 적합한 알고리즘을 알고 있다면 알려주십시오. Thanks again :) :) –
재미 있습니다. 나는 위키 피 디아 페이지를 답안과 좋은 시작점 인 http : //en.wikipedia.org/wiki/Edge_detection으로 링크시켜 보라고 권하고 싶다. 귀하의 코드는 이미지 위에 약간의 3x3 커널을 실행합니다. 기본적인 프레임 워크와 같은 접근 방식으로 꽤 많은 이미지 프로세싱 트릭을 수행 할 수 있습니다. 행운을 빕니다! –
그냥 레코드를 위해서 C#으로 해봤지만 만족 스럽다고 말할 수는 없지만 관심 지점 탐지 알고리즘을 쓸 수 있다는 것이 기이하다. 400x600 사진의 모든 점을 감지하는 데 거의 1 초가 걸립니다. 그럼에도 불구하고 좋은 학습 경험이었습니다. ire_and_curses에 감사드립니다. 그 페이지를 살펴 보겠습니다. 신의 축복이 가득합니다 :) –