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Detecção de Formas

bpn.bruno Visão Computacional Graduação Portuguese

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Detecção de Formas

  1. Transformada de Hough

    • Detecção de segmentos de Reta
      • y = mx + b => b = y - mx
        • Problema: Em linhas verticais declividade tende a infinito.
          • Solução : Equação na forma polar ρ = x.cos θ + y.sen θ
            • (ρ,θ) são mais utilizadas!
      • Intersecção no espaço (m,b) fornecem parâmetros da reta (x,y)
        • Pixels são convertidos em retas no espaço (m,b) e pontos de intersecção das retas são agrupados em segmentos
      • Pontos no segmento acrescenta um voto na linha que ele pode estar
        • Linhas com maiores votos ganham
      • Vantagens: Tolerante a falhas nas bordas ; Pouco afetada por ruídos ; Pouco afetada por oclusões
      • Desvantagem : Alto custo computacional
      • Também usado para detecção de inclinação
      • Variação com uso de Gradiente
        • O valor do parâmetro θ coincide então com a direção do gradiente no ponto
    • Detecção de circunferências
      • x = a + r.cos θ y = b + r.sen θ
        • a = x – r.cos θ b = y – r.sen θ
      • Variação com uso de Gradiente
    • generalizada para encontrar curvas com formas arbitrárias
      • Variação com uso de Gradiente
        • Para cada ponto (x, y) da borda, os parâmetros r e α são calculados:
        • invariante quanto à rotação e à escala dois parâmetros adicionais devem ser introduzidos: Escala 'S' e Ângulo de rotação 'Φ'
          • x c = x + r.S.cos( α + Φ ) y c = y + r.S.sen( α + Φ )
  2. Detecção de cantos: Harris corner

    • Um canto (ou quina) não pode ser identificado por um único pixel
      • Precisamos olhar o comportamento do gradiente sob uma janela móvel

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Description
Graduação Visão Computacional Mind Map on Detecção de Formas, created by bpn.bruno on 07/10/2013.
Created by
bpn.bruno
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32
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visão computacional
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