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OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

C++

C++はC言語をもとにしてつくられた最もよく使われるマルチパラダイムプログラミング言語の1つです。オブジェクト指向、ジェネリック、命令型など広く対応しており、多目的に使用されています。

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画像処理 輪郭線を線分と弧に分割したい

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OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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C++はC言語をもとにしてつくられた最もよく使われるマルチパラダイムプログラミング言語の1つです。オブジェクト指向、ジェネリック、命令型など広く対応しており、多目的に使用されています。

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投稿2022/07/17 11:30

OpenCVを使用していますが
多分OpenCVには無い機能だと思いますので
論文やアルゴリズムがありましたら教えていただけないでしょうか?
OpenCVの標準機能にありましたらこの限りではありません

やりたいことは
cv::findContours等の関数で得られた
輪郭座標から線分と弧に分割することです

下図の例でいうと黒い部分が輪郭座標とします
今回の例だと3つに分割します
左:右上向きの真っ直ぐな線分
真中:80度程度の弧
右:右下向きの真っ直ぐな線分

分割イメージ図

何がどうなっていたら線分なのか、弧なのか
そこがはっきりできれば自分でも作れそうな気もします、、

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fana

2022/07/18 05:55

その図形が2つの線分と1つの弧から成るものだということは既知であるという前提なのでしょうか? もしそうであれば単に線分2つを取っ払った残りを「弧」だと言えばよいのでは.
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2022/07/18 09:12

今回例として出しただけですので実際はいろんなケースが考えられます 汎用的なものがほしいです https://img-blog.csdnimg.cn/20201112190406410.png このようなものです Halconというソフトですが有料らしいので手は出せません ここまで精度の出る物でなくても良いので 無料で自分で作れないかなと。。
fana

2022/07/19 01:56

それが「そういう指示をした結果」なのかわからないので何とも言えませんが, 「とにかく与えられたピクセル座標群を 線分と弧だけで 表せ」という話なのでしょうか? (私にはいまだに「弧」とは何なのかわかりませんけども.線分でないものは全て弧なのですか?) そうならば,(同じ話の繰り返しになりますが)線分を全て取っ払った残りを「弧」だと言えばよいのでは. すなわち,検出できなくなるまでひたすら線分を検出すればいい.
fana

2022/07/19 04:16

> 何がどうなっていたら線分なのか、弧なのか そもそも,ここの時点で話の意味がわからない. こんなのは, あなたが何のためにこの処理を行うのか? という背景事情を鑑みてあなたが定めるべき事柄であろう.
guest

回答1

0

提示された線の上を少しずつ歩く人を考えます。
歩いていくうえで、左右どちらにも向きを変えなくてもよい区間は直線です。
右(あるいは左)に一定角度で向きを変えながら歩いていく区間は円弧となります。
さらに進んで、左右どちらにも向きを変えなくてもよい区間は直線となります。

投稿2022/07/17 13:41

can110

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2022/07/18 09:28

愚直に考えればそうなるのですが 定式化はどうしましょうか 例えば 000000111 000111000 111000000 1がエッジ部です これは真っ直ぐですか?曲がっていますか? 私は直線であるべきだと思いますが 一定角度に向きを変えているとも見えなくもないです 他にも 000010000 111101111 これも直線とじゃないかなと 1ピクセル毎の差分で見るだけなら今回のでも良いかもしれませんが もう少し大きな目で見たいです
can110

2022/07/18 09:37 編集

>これは真っ直ぐですか?曲がっていますか? >私は直線であるべきだと思いますが まずはシンプルな方針で回答しました。 それを満たす応用はご自身で考えてみてください。 >ピクセル毎の差分で見るだけなら今回のでも良いかもしれませんが たとえば直近の移動平均で見てみればいかがでしょう。
fana

2022/07/19 02:00

「線分とは何か? どうやって検出するのか?」みたいな話をゼロから始めるのは不毛な気がしますので,まずは線分の検出処理について広く調べてみたらどうですか?
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