2 डी बिंदु बादल में हलकों (दीर्घवृत्त) का पता लगाना

Question

अंक (2 डी) यानी का एक सेट को देखते हुए, बिंदु बादल (पीसी), प्रश्न एक के बारे में है robust, accurateऔर computing-friendlyविधि (उन्नत संस्करण में या दीर्घवृत्त) हलकों खोजने के लिए।

सहज विचार सभी संभावित बिंदुओं पर (केंद्र के रूप में) {अनंत!} और रेडी (फिर से अनंत!) पर ब्रूट-फोर्स सर्च का उपयोग करना है। यह अल्ट्रा-बेहद धीमा और अक्षम है।

जैसा कि प्रदर्शित किया जाता है कि प्रत्येक फिट सर्कल को nnथ्रेशोल्ड ( t) से कम दूरी में सर्कल-परिधि पर तैनात बिंदुओं की संख्या के आधार पर रैंक किया जाएगा । तो derrएक औसत दूरी पेश करना है।

उन्नत रूप में एलिप्स को फिट किए जाने की रुचि है।

कोई विचार, मस्तिष्क-तूफान, अनुभव, टिप्पणियां?

Comments

अच्छा प्रश्न। उस आरेख को उत्पन्न करने के लिए आपने किस कार्यक्रम का उपयोग किया?

— जेसन आर

@JasonR हमेशा की तरह, पायथन + MatPlotLib ।

— डेवलपर

Answer 1

सबसे अच्छा विचारों कि वास्तव में इस समस्या को हल करने की कोशिश करता है Hough रूपांतरण ।

मूल रूप से, hough space में सिग्नल को r, x, y-ऑर्डिनेट होगा। यहाँ r त्रिज्या x,yके लिए खड़ा है और केंद्र के लिए खड़ा है। हर अंक एक या कई मंडलियों का हो सकता है। तो होफ प्लेन में उन सभी संभावित सर्किलों से गुज़रें जहाँ यह बिंदु हो सकता है और बस एक +1 करें। यह कोई खोज नहीं है, सिर्फ संग्रह है।

अब, यदि एक वास्तविक वृत्त मौजूद है, तो कई बिंदु जुड़ जाएंगे और इस तरह की r, x, yइच्छा का स्कोर अन्य सभी की तुलना में बहुत अधिक होगा। इस तरह के बिंदु का चयन करने से आप सही मंडलियों को चुन सकेंगे।

यहाँ 1971 में एक शास्त्रीय कागज़ का रास्ता है (इससे पहले कि मैं पैदा हुआ था!) ​​जिसने इस अवधारणा का आविष्कार किया।

1. बुनियादी सुविधाओं का उपयोग करने के लिए रेखाओं में रेखाओं और घटाव को दर्शाते हैं: रिचर्ड ओ। डूडा, पीटर ई। हार्ट टेक की रिपोर्ट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेंट अप्रैल 1971।

ट्यूटोरियल के लिए मैं नीचे दिए गए संदर्भों का सुझाव दूंगा:

1. HIPR2 -लिंक
2. अमोस स्टोर्की
3. आईडीएल संदर्भ

सर्कल डिटेक्शन के लिए विशेष रूप से, आप नीचे इसका उल्लेख कर सकते हैं:

1. ऐ शेक
2. शिकागो यूनीव से टेक रिपोर्ट।
3. रोचेस्टर इंस्टीट्यूट से व्याख्यान नोट्स

ये विधियाँ बहुत ही कुशल हैं, और बहुत ही कंप्यूटर के अनुकूल हैं।

Comments

मैं AI झोंपड़ी लेखों के लिए वाउच कर सकता हूं, वे वास्तव में अधिक कठोर गणित को हल करने में मदद करेंगे जो आप कहीं और पढ़ेंगे।

— इवो ​​फ्लिप

अच्छा उत्तर। मैं पहले से ही Hough Transform (HT) से परिचित हूं। मैंने जो भी इस्तेमाल किया वह लाइनों का पता लगाने के लिए था। लाइन-सेगमेंट निर्धारित करने में थोड़ी कठिनाई हुई। यह प्रोबेबिलिस्टिक हफ़ ट्रांसफ़ॉर्म (PHT) का उपयोग करने के लिए सिफारिश की गई थी। मुझे विस्तार के बारे में स्पष्ट जानकारी नहीं मिली। मैंने सोचा कि यह मंडलियों के लिए इतना जटिल हो सकता है या अन्य कठिनाइयों को प्रकट कर सकता है। मेरे अनुभवों के बारे में एचटी अच्छा है, लेकिन सही नहीं है। यह मेरी चिंता भी है कि एचटी को 3 डी तक कैसे बढ़ाया जाए। मैं आपके दिए गए लिंक की समीक्षा करने का प्रयास करूंगा। उत्तर के रूप में उम्मीदवार होने के लिए आपका उत्तर काफी अच्छा है।

— डेवलपर

एआई झोंपड़ी, और चिकाको लिंक से टेक रिपोर्ट मर चुके हैं

— मेहदी