基于輪廓的形狀識(shí)別方法研究的中期報(bào)告

基于輪廓的形狀識(shí)別方法研究的中期報(bào)告中期報(bào)告概述：本文基于輪廓的形狀識(shí)別方法主要分為兩個(gè)部分，第一部分是輪廓抽取與特征提取，第二部分是模板匹配。在第一部分中，我們使用邊緣檢測(cè)方法對(duì)圖像進(jìn)行處理，通過(guò)對(duì)邊緣提取、輪廓抽取、擬合和特征提取，將圖像轉(zhuǎn)化為輪廓特征向量描述。在第二部分中，我們使用模板匹配的方法對(duì)輸入圖像中的形狀進(jìn)行識(shí)別。具體來(lái)說(shuō)，我們將每個(gè)被測(cè)試的輪廓與已知的輪廓模板比較，找到最匹配的結(jié)果。本文的重點(diǎn)在于方法的具體實(shí)現(xiàn)，包括輪廓抽取、模板匹配算法、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析等方面。一、輪廓抽取與特征提取1.邊緣檢測(cè)為了獲得圖像中的輪廓，本方法采用了邊緣檢測(cè)方法。我們采用了Canny算子和Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，Canny算子的準(zhǔn)確性更高，可以得到更清晰的輪廓。2.輪廓抽取對(duì)于獲得的邊緣圖像，我們使用OpenCV中的findContours函數(shù)對(duì)其進(jìn)行輪廓抽取。該函數(shù)將會(huì)返回一系列的輪廓，每個(gè)輪廓都被保存為一組（x,y）坐標(biāo)值。3.輪廓擬合為了減小數(shù)據(jù)量的大小，同時(shí)減少形狀在不同位置、大小和姿態(tài)下可能發(fā)生的變化，我們使用多邊形擬合方法將輪廓擬合成一個(gè)規(guī)定形狀（如矩形、正方形、圓形）的多邊形。擬合方法采用了OpenCV中的approxPolyDP函數(shù)。4.特征提取將輪廓擬合成特定形狀后，我們使用輪廓特征向量（ShapeContext）來(lái)描述這個(gè)多邊形。輪廓特征向量表示了多邊形邊緣上各個(gè)點(diǎn)之間的距離和相對(duì)位置信息。本文采用了MatlabComputerVisionToolbox中提供的代碼實(shí)現(xiàn)。二、模板匹配1.模板匹配模板匹配是一種基于像素級(jí)別的相似度比較方法。為了進(jìn)行匹配，我們需要有一個(gè)已知形狀的模板。對(duì)于每個(gè)測(cè)試輸入，我們將其與模板進(jìn)行比較，并計(jì)算相似度。相似度的計(jì)算方法包括歐式距離、平均絕對(duì)誤差等。2.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析本文的實(shí)驗(yàn)分為兩個(gè)部分，第一部分是輪廓抽取與特征提取的實(shí)驗(yàn)，第二部分是模板匹配的實(shí)驗(yàn)。我們首先對(duì)不同模板進(jìn)行測(cè)試，比較多邊形、矩形、圓形等不同形狀的匹配效果。然后，我們使用真實(shí)圖像進(jìn)行測(cè)試，比較模板匹配和其他形狀識(shí)別方法的效果。在第一部分的實(shí)驗(yàn)中，我們發(fā)現(xiàn)輪廓抽取和特征提取的步驟對(duì)最終的匹配效果有很大的影響。在多邊形擬合的過(guò)程中，多邊形的邊數(shù)、形狀大小和姿態(tài)等都影響了輪廓描述的精度。在特征提取的過(guò)程中，描述符的維度、密度和分布等也對(duì)匹配結(jié)果有一定的影響。在第二部分實(shí)驗(yàn)中，我們發(fā)現(xiàn)模板匹配對(duì)于形狀輪廓的變形具有較好的魯棒性和識(shí)別率。同時(shí)，模板匹配的可擴(kuò)展性也比較好，可以適應(yīng)多種形狀的匹配需求。但是，對(duì)于復(fù)雜形狀、多變形狀的匹配問(wèn)題，模板匹配的效果有待提高。結(jié)論：本文基于輪廓的形狀識(shí)別方法的核心是輪廓抽取和模板匹配。在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，我們需要仔細(xì)考慮輪廓特征向量的表示方式、描述符的維度和密度，擬合多邊形的形狀和姿態(tài)等問(wèn)題。在模板匹配中，要考慮模板的選擇、匹