3 차원 호프 공간

Question

이미지에서 반지름과 원의 중심 좌표를 검색합니다. 2D Hough 변환을 이미 시도했습니다. 하지만 내 서클 반경도 알 수 없습니다. 아직 컴퓨터 비전 초보자이기 때문에 길드 라인이 필요하고 3 차원 공간을 구현하는 데 도움이 필요합니다.

Answer 1

2D Hough 공간과 마찬가지로 구현하지만 추가 매개 변수가 있습니다. 의사 코드는 다음과 같습니다.

for each (x,y) in image 
    for each test_radius in [min_radius .. max_radius] 
     for each point (tx,ty) in the circle with radius test_radius around (x,y) 
      HoughSpace(tx,ty,test_radius) += image(x,y) 

Answer 2

Thiton은 문제를 형식화하는 올바른 방법을 제공합니다. 그런데 당신은 허프 변환에 내재 된 다른 문제들로 달릴 것입니다 :

• 어떻게 매개 변수 공간을 시각화합니까? VTK와 같은 라이브러리로 무언가를 구현할 수도 있지만 데이터의 3D 시각화는 항상 어려운 주제입니다. 시각화는 탐지 알고리즘을 디버깅하는 데 중요하며 2D hough 변환을 사용하면 좋은 점 중 하나입니다.

• 로컬 최대 탐지가 중요하지 않습니다. 새로운 차원은 매개 변수 공간이 더 희박하다는 것을 의미합니다. 당신이 원 검출 알고리즘을 찾고 있다면 당신은 좋은 보이는 당신이 ("그라데이션 쌍 벡터 사용하여 빠른 서클 감지"구글 변환 무릎보다 더 나은 옵션이있을 수 있습니다,이 지역

에서 할 더 조정을해야합니다 나)