포인트의 대칭을 계산하는 알고리즘

Question

2D 포인트 세트가 주어진다면, 나는 그 포인트가 수평 대칭 및 수직 대칭 인 방법을 계산하려고합니다.

또는 각 점 집합에 대해 점 사이의 선을 래스터 화 한 이미지가 있으므로 이미지의 대칭 측정 값을 계산할 수있는 방법이 있습니까?

BTW, 이것은 신경망에 제공 될 특징 벡터에 사용하기위한 것입니다.

명확화

왼쪽 이미지는 '가로'대칭이다. 만약 우리가 그것의 가운데를 달리는 수직선을 상상한다면, 왼쪽과 오른쪽 부분은 대칭입니다. 마찬가지로, 오른쪽에있는 이미지는 가로로 선이 그 중심을 가로 질러 움직이는 것을 상상한다면 '수직적으로'대칭입니다.

내가 원하는 것은 얼마나 수평 적으로 대칭이고 얼마나 수직적으로 대칭인지를 측정 한 것입니다.

Answer 1

이, 당신은 세부 사항 해결 단지 가이드 라인/생각해야한다 :

1. 이미지를 반영 : 수평 반사에 대한

   가 대칭을 감지하기를 가로로

2. 패드 원래 (반사되지 않은) 이미지를 양면에 수평으로 붙이십시오.
3. 패딩 된 이미지와 반사 된 이미지의 상관 관계 계산

상관 관계 결과의 최대 위치는 대칭 축의 위치를 ​​알려줍니다. 최대치의 값은 적절한 정규화를 먼저 수행해야 대칭성을 측정 할 수 있습니다.

이미지가 "충분히 대칭"이고 포인트 세트가 아닌 이미지에만 작동하는 경우에만 작동합니다. 그러나 일련의 포인트들로부터 이미지를 생성 할 수도 있습니다.

Answer 2

스탠포드 대학의 Leonidas J. Guibas는 ETVC'08에서 이에 대해 이야기했습니다.

Detection of Symmetries and Repeated Patterns in 3D Point Cloud Data.