计算机视觉:提取给定轮廓形状的信息(例如尖点、圆…)

图像矩

一种方法是计算由二维轮廓描述的形状的一阶和二阶中心矩。使用这些值可以计算物体的延伸率。

中心图像矩可以与Hu的七个矩相结合,这七个矩在尺度、旋转和平移上都是不变的(即它们非常适合基本形状识别)。(更多关于图像时刻的信息 here )

周长和面积的无单位比

另一种方法是计算周长(P)的长度和内接面积(A)的大小。使用这两个值,可以计算出以下比率:

比率=p^2/(4*pi*a)

这个比例越接近一,所描述的形状就越像圆。

其他方法

• Fourier descriptors
• 形状面积与形状凸壳面积之比

轮廓形状分类的另一种方法是基于“尺寸函数”的拓扑图,它可以用于全局形状识别,但不用于提取“局部”特征,如点/圆/直线。 http://en.wikipedia.org/wiki/Size_function 基本上是通过参数化的线对轮廓进行切片,并根据参数计算连接部件的数量。 http://www.ingre.unimo.it/staff/landi/articoli/patrec.pdf

我想你要找的往往是 Blob or Connectivity Analysi S,我认为它是在斯坦福研究所(斯坦福研究所)开发的。图像时刻是该区域的一个组成部分。