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回答2件
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このような話は,前提条件次第でやれること(やってよいこと)が変わるので,
質問する際にはどの程度一般的な話なのかをきちんと書くようにしてください.
例えば,「相手にする画像は必ずこの画像例と同様なカメラ位置姿勢にてコートを撮影したものである」という前提があるのか無いのかによって,話は全然異なってきます.
仮に,「概ねこのようなカメラ位置姿勢でコートを撮影した絵だけを対象として考えてよい話である」ということであるならば,そのことを利用したやり方を考えればよいです.
この絵で言えば,コートから検出される線というのは,(カメラから見ると)「横線」と「奥行方向に沿う線」の2種類に大別できます.
なので,検出された線群を,
- 「横線」
- 「奥行方向に沿う線」
- それ以外のゴミ
に分類することができれば,コートの四隅の点は,1.と2.が成す交点として算出すれば良さそうです.
- ゴミの判断
ハフ変換みたいな方法の結果には,欲しくない線が含まれていることが多いですから,そういったゴミのうち明らかなものを捨てられる方法も考えるべきです.
例えば,
- 線に沿う領域の色の分布が怪しくないかどうか(例えば,コートの線が「白線」だと言えるならば,白と,コートの色(あるいはコートの外側の色)の2色が主要な成分になるハズ)
- ごく近隣に逆向きのエッジ勾配を持つ概ね平行な線が検出されているか(要は太さを持つ線の両側が揃っているかどうかを見る)
みたいな何かで,簡便にでもちょっとはふるいに掛けた方が良いと思います.
また,対象が「コート(多分,線の場所とかに規格があるよね)」であることを積極利用するなら,例えば,
複比みたいな制約条件とかを用いたアウトライア判定方法とかを考えてもよいかもしれません.
- 奥行方向に沿う線の判断
画像内で上の方(この画像例なら画像範囲外になる)に共通の消失点を持つ線群として判断できるでしょう.
撮影姿勢の前提条件を強く制約できるならば「消失点はこのあたりに来るはず」という強い条件を用いることもできます.
- 横線の判断
絵的な特徴は,「画像上で略水平である」くらいしかなさそうなので,誤検知対策は前述したようなアウトライア対策を頑張るしかないか…?
投稿2019/12/19 01:20
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