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形状识别之直线检测

形状识别中常见的即是矩形框的识别，识别的主要步骤通常是：图像二值化，查找轮廓，四边形轮廓筛选等。当识别的目标矩形有一条边被部分遮挡，如图1所示，传统的识别方法就不能达到识别的目的。...主要涉及的问题有如下几点： 直线检测 直线聚类 直线筛选 交点计算 交点排序 ---- 1.直线检测 常规直线检测方法即是Hough。这里推荐使用一种比较新的直线检测算法LSD。...图2和图3分别是Hough直线检测与LSD直线检测的结果示意图。 对于LSD算法得到的结果，可以根据直线的长度进行初步的筛选，得到更好的检测结果，提高后期处理效率。如图4所示。...具体角度的计算请参考直线检测之极坐标表示。 代码如下： 将图4中检测到的所有直线线段利用极坐标表示，然后进行分类，同类的直线分配相同的标签号。...方法如下： 最后，检测结果如图8所示。  图8

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    基于Python利用OpenCV实现Hough变换的形状检测

    霍夫变换是一种特征提取方法，用于检测图像中的简单形状，如圆、线等。 “简单”特征是通过参数的形状表示推导出来的。...一个“简单”的形状将仅由几个参数来表示，例如一条直线可以用它的斜率和截距来表示，或者一个圆可以用 x、y 和半径来表示。 在我们的直线示例中，霍夫变换将负责处理图像上的点并计算霍夫空间中的值。...使用 OpenCV 检测直线 在OpenCV中，使用霍夫变换的线检测是在函数HoughLines和HoughLinesP（概率霍夫变换）中实现的。我们将重点讨论后者。...minDist：检测到的圆的中心之间的最小距离。如果参数太小，则除了真实圆圈之外，可能还会错误地检测到多个相邻圆；如果太大，可能会遗漏一些圆圈。 param1：第一个方法特定的参数。...结果： 圆形检测示例 结论 霍夫变换是一种用于检测图像中简单形状的出色技术，具有多种应用，从医学应用（如 X 射线、CT 和 MRI 分析）到自动驾驶汽车。

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    winformYOLO区域检测任意形状区域绘制射线算法实现

    【简单介绍】 Winform OpenCVSharp YOLO区域检测与任意形状区域射线绘制算法实现 在现代安全监控系统中，区域检测是一项至关重要的功能。...同时，为了更直观地展示情况，我们实现了任意形状区域的射线绘制算法。 该算法可以根据用户的需要，在监控画面上绘制任意形状的区域。这样，监控人员可以更加直观地了解入侵目标的位置和移动轨迹。...{ } } } 【测试环境】 vs2019,netframework4.7.2,opencvsharp4.7.2 【视频演示】 C# winform YOLO区域入侵检测任意形状区域绘制射线算法实现演示...2万1千种类别的物体，易语言进行二维码检测和识别，C# winform利用seetaface6实现C#人脸检测活体检测口罩检测年龄预测性别判断眼睛状态检测，图片OCR多区域识别并重命名文件1.2视频教程...，pdfocr多区域OCR识别重命名文件1.2视频教程，[环境搭建][安装问题]pymc3在windows上安装，paddleocr快速训练助手文本检测版使用教程，C# OpenCvSharp Yolov8

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    VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测

    VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测 在VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测，轮廓是形状分析以及物体检测和识别的有用工具。...如下面的图像中Shapes.png中有三角形、矩形、正方形、圆形等，我们如何去区分不同的形状，并且根据轮廓进行检测呢？...1、首先我们对原始图像进行预处理，将原始图形灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀化处理，最后得到一副膨胀的图形 2、基于这幅膨胀的图像，我们调用findContours函数从膨胀化的二值图像中检索出所有的轮廓...封闭的或者非封闭的)或曲线长度，以指定精度逼近多边形曲线，计算顶点集合或灰度图像的非零像素的右上边界矩形，获取边界包围盒；然后轮廓多边形的角落（顶点）个数objCor，根据objCor判断轮廓多边形的形状类型...GaussianBlur(imgGray, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0); // 高斯模糊处理 Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75); // Canny边缘检测算法

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    ICCV2019 | 任意形状文本检测的像素聚合网络

    该论文主要解决了自然场景文本检测中的两个问题：一是如何权衡在自然场景任意形状文本检测的速度与精度，二是不规则文本的精准检测。 本文转载自「CSIG文档图像分析与识别专委会」公众号。...但是，自然场景中存在着大量的任意形状而且不规则的文本，尽管针对这些不规则文本也有很多检测方法能得到很好的结果，但其检测速度会由于模型过于庞大或者复杂的后处理变得很慢，这会限制这些方法在现实生活中的应用。...该论文针对任意形状文本检测考虑了如何权衡模型的速度和性能的问题，提出了相应的检测模型—--像素聚合网络PAN，它在大幅提高任意形状文本检测性能的同时也显著提高了计算速度。...文本区域虽然保留了文本的完整形状但也会出现区域重叠的情况，文本核可以区分不同的文本，但是它并不是完整的文本。...四、结论 这篇论文考虑了如何权衡场景文本检测中精度和速度这一重要问题，提出了一个可以实时检测任意形状文本的高效自然场景文本检测器PAN。

    1.4K00

    MCFS：任意形状环境中的多机器人路径规划

    MCFS独特地实现了多个机器人的阵列，生成环绕任意形状障碍物的覆盖路径，这在传统方法中尤为缺乏。...这种方法在任意形状的环境中效果较差。相反，我们MCFS框架的核心在于其全局覆盖策略，将路径构想为一系列相互连接的螺旋线，无缝整合多台机器人的运动。...区域分解法：这些方法通过检测几何临界点（如梯形分解（Latombe和Latombe 1991）和Morse分解（Acar等人，2002））将工作空间分解为子区域。...相比之下，MCFS在生成平滑路径方面表现显著出色，能够有效地围绕任意形状的障碍物，如图6所示，这是与其他方法明显的视觉优势。...06 结论本文提出了MCFS框架，这是一种创新的方法，将计算机图形学和自动规划的原理相结合，以应对复杂MCPP任务中覆盖任意形状工作空间的挑战。

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    目标检测 | FPN，多尺度目标检测经典Backbone

    归纳总结 Name Value 标签 #多尺度 目的 针对目标检测任务中，目标尺度变化的问题，设计了特征金字塔网络 方法 构建多层特征图之间的联系，合理利用高层语义信息和底层位置信息 总结 是目标检测模型的标配...，较好地解决了多尺度检测问题 2....问题背景 作者提到，在2017年以前，目标检测中的一个基本挑战就是目标检测模型在处理目标多尺度变化问题的不足，因为在当时很多网络都使用了利用单个高层特征，(比如说Faster R-CNN利用下采样四倍的卷积层...，但计算量大，内存消耗大，因此作者提出了特征金字塔结构，能在增加极小的计算量的情况下，处理好物体检测中的多尺度变化问题。...图（b）所示的是2017年常见的利用最后一层（高层）特征图检测目标的模型结构，其对于多尺度目标的检测能力不足； 图（c）是一种利用卷积神经网络固有的多尺度特征图构建的多尺度检测模型（如SSD），但是其没有结合高层语义信息和底层位置信息

    1.2K30

    ShapeNet:超实时人脸特征点检测与形状拟合开源库

    近日，来自德国亚琛工业大学的研究人员开源了形状拟合库ShapeNet,其可以实现超实时的人脸特征点检测，也可以用在其他任何需要形状拟合的应用场景。...相信大家对于人脸特征点检测并不陌生，其有时候也被称为人脸对齐（或者人脸配准），即定位人脸中特定位置的点，所有这些点组合在一起就描述了人脸的形状。...推广之，任何特定目标形状的描述，都可以通过形状拟合算法完成。...这很显然是一个非常有用的研究方向，比如基于人脸特征点检测的视频特效已成为各大直播平台的标配，在医学图像领域，通过形状拟合确定器官的位置，可以在放化疗手术中对人体器官进行低剂量照射保护，在机器视觉中零部件形状拟合也可以帮助进行缺陷检测等...作者在人脸特征点检测数据集上研究了回归参数的数量对最终精度的影响，如下图： ?

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    UE运行时动态生成自定义物理形状碰撞检测

    1 背景  在MMORPG游戏中，针对一些范围伤害的计算，会涉及到碰撞/相交检测。...在传统的2D或2.5D游戏中，或者要求不那么精确的3D游戏中，这种相交检测可以简化为平面上圆形与各种形状（如圆形、矩形、扇形等）是否相交的检测^1^，但是当考虑上飞行、跳跃等逻辑后，就必须进行3D空间的相交检测了...只要我们能参考这些基础形状相交检测接口，根据配置生成对应的物理形状进行相交检测，就可以获取Overlap到的角色对象。...图片  我们得到扇形柱的顶点坐标后，只要能动态生成PxConvexMeshGeometry对象，就可以仿照球体、胶囊体等相交检测方法来实现一个扇形柱的相交检测。...对于自定义形状只要能根据一些简单参数生成顶点集合，我们就能在运行时动态生成几何体对象。由于凸包比基础形状要更复杂，生成过程会有一定的消耗，我们也可以将这些生成后的对象直接缓存起来供后续调用。

    4.5K30

    目标检测 | 解决小目标检测！多尺度方法汇总

    即针对每一个图像金字塔的每一个尺度进行正则化表示； 总体来说，SNIP让模型更专注于物体本身的检测，剥离了多尺度的学习难题。...SNIP方法虽然实现简单，但其背后却蕴藏深意，更深入地分析了当前检测算法在多尺度检测上的问题所在，在训练时只选择在一定尺度范围内的物体进行学习，在COCO数据集上有3%的检测精度提升，可谓是大道至简。...SSD中的多尺度处理 ? SSD以不同stride的feature map作为检测层分别检测不同尺度的目标，用户可以根据自己的任务的目标尺度制定方案。...模型不是直接实现目标检测，但是论文的核心内容是增强FPN的多尺度融合信息。PANet 在 COCO 2017 挑战赛的实例分割任务中取得了第一名，在目标检测任务中取得了第二名。...攻克目标检测难点秘籍三，多尺度检测 https://zhuanlan.zhihu.com/p/63047557 https://zhuanlan.zhihu.com/p/70523190

    2.4K30

    AAAI 2020 | 从边界到文本—一种任意形状文本的检测方法

    论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.09550.pdf 该论文提出了用边界点来表示任意形状文本的方法，解决了自然场景图像中任意形状文本的端到端识别问题。如图1所示： ?...利用边界点来表示任意形状文本有以下优势： 边界点能够描述精准的文本形状，消除背景噪声所带来的影响（图1，（c））； 通过边界点，可以将任意形状的文本矫正为水平文本，有利于识别网络（图1，（d））； 由于边界点的表示方法...，识别分支通过反向传播来进一步优化边界点的检测。...面对不规则的文本，这些方法多采用分割的方式对文字区域进行描述。分割的方法常需要复杂的后处理，并且获取的文本框和识别分支之间并不可导，识别分支的文本语义信息无法通过反向传播来对文本框进行优化。...，检测的结果受特征影响得到进一步提升。

    2.1K10

    【目标检测】开源 | 无锚小尺度多光谱行人检测

    这些数据可以用来提高行人检测的性能，特别是在弱光照，小尺度，或部分遮挡的实例。...在本文中，我们提出了一种在单级无锚基础结构中有效地实现两种模式多光谱融合的方法。我们的目标是学习基于对象中心和尺度的行人表示，而不是直接边界盒预测。...这样，我们既可以简化网络架构，又可以获得更高的检测性能，特别是对于遮挡下或低目标分辨率下的行人。此外，我们还研究了适合的多光谱数据增强技术，以改进常用的增强技术。...实验结果表明，该方法对小尺度行人的检测是有效的。...在具有挑战性的KAIST多光谱行人检测基准上，与目前最先进的7.49% (提高25%)相比，我们的方法实现了5.68%的log-average miss rate。 主要框架及实验结果 ? ? ?

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    SSD（单次多盒检测）用于实时物体检测

    翻译 | 陶玉龙 校对 | 佟金广 整理 | 孔令双 卷积神经网络在检测图像中的物体时优于其他神经网络结构。...R-CNN 运用于目标检测 虽然与传统的 CNN 相比，R-CNN 在目标定位，检测和分类方面都取得了很大进步，但在实现目标实时检测方面依旧存在问题。...这些算法为目标检测提供了更准确的结果。 但它们对于实时检测来说显得有点慢。SSD 就在这个时候应运而生，它在准确性和计算速度方面具有良好的平衡。...SSD（单发多边框检测器）的含义 单发：目标定位和分类在网络的单个前向传递中完成 ： 多框：边界框回归的技术 检测器：对检测到的对象进行分类 结构 ?...上图是我们用于目标检测的训练数据集的示例。 这些数据集必须包含在图像中标记类别的对象。 更多默认框会有更准确的检测，但会以速度牺牲作为代价。

    1.8K20

    基于新型 Transformer ,通过比较 Query 图像与参考形状进行异常检测的研究!

    基于视觉提示的自动异常检测在制造业和产品质量评估等各个领域具有重要的实际意义。 本文提出了一种新的条件异常检测问题，即通过将 Query 图像与参考形状进行比较来识别其中的异常。...作者的模型包括多项技术创新，包括用于3D形状的混合2D-3D表示，一种基于 Transformer 的架构，它通过图像级监督共同学习密集对齐 Query 和多视图图像，并检测异常。...与标准的AD技术不同，作者关注的是一个条件性的多模态AD问题，这需要联合分析 Query 图像与参考3D形状以检测图像中的局部不规则性。 条件/参考性AD。...由于在作者的解决方案中，作者使用无纹理的多视图图像来表示参考3D形状，因此作者进一步提供了灰度多视图图像1，从每个参考形状的20个规则采样视图中渲染。...然而，3D表示不必是多视图图像，未来算法在解决条件性异常检测问题时，可以从参考形状获得网格、点云或 Voxel 等替代表示，并采用它们。 这些统计的详细分解在表1中提供。

    85110

    多模态路沿检测与滤波方法

    通过融合多个激光雷达获取的点云数据，以实现稳健的特征检测。...然后，使用基于密度的无监督空间聚类对所选点云进行聚类，以检测不同的路沿区域，当在连续帧中检测到新路沿点时，它们将使用时间可达性约束与现有路沿簇相关联，如果未找到可达性约束，则从这些新点形成新的路沿群集，...路沿是界定道路边界，并为车辆导航提供有用信息；因此，准确地检测和跟踪它们非常重要。...在过去几年中，已经提出了许多方法来使用单个传感器或传感器模式的组合来检测和提取路沿特征，大多数路缘检测系统使用激光雷达和相机，激光雷达传感器经常用于检测路沿特征，因为路沿本身具有几何特征，还提出了基于视觉的处理技术...总结 本文提出了一种基于三维Delaunay四面体的多模态路沿检测和建图算法，我们演示了使用我们的聚类方法检测任意数量的路沿，评估表明Delaunay滤波在抑制异常值去除方面优于传统的基于RANSAC的滤波方法

    97710

    SegLink++：基于实例感知与组件组合的任意形状密集场景文本检测方法

    该论文提出一种对文字实例敏感的自下而上的文字检测方法，解决了自然场景中密集文本和不规则文本的检测问题。...一、研究背景 近年来场景文字检测工作主要分为两大类：自上而下的方法和自下而上的方法。自上而下的方法主要借鉴的是通用物体检测的思路，并且根据文字的特点设计相应的检测模型。...这类方法通常难以处理不规则文本的检测问题。自下而上的方法，通常先学习文本行的基本组成单元，然后进行单元之间的组合得到文本行检测框。由于其灵活的表征方式，对不规则形状的文本检测有着天然的优势。...其中的节点V代表多尺度的图像金字塔中的文字块单元，边E代表在同一层以及跨层的文字块单元之间的连接关系。其中每个边对应这两个吸引和排斥权重值： ? 和 ? 。...可以看到，该方法能处理任意形状的文本，在商品密集文本上也能取得很好的检测效果。

    2.1K10

    用于 3D 点云形状分析的多视图Vision-to-Geometry知识迁移

    与基于深度学习的 2D 多视图图像建模不同，2D 多视图已经在各种 3D 形状分析任务中表现出领先的性能，而基于 3D 点云的几何建模仍然存在学习能力不足等问题。...在此基础上，我们生成多视图的几何描述符。通过在多视图视觉和几何描述符之间执行特征对齐，可以引导student模型学习更多有区分性的point-wise特征，进而理解几何形状。...在第2章中，我们讨论了与多视图 3D 形状分析、deep set架构以及 2D-3D 知识迁移等密切相关的研究工作。...2 相关工作 多视图 3D 形状分析。作为 2D 深度学习的扩展，多视图 3D 形状建模，通常建立在多输入的 2D 卷积神经网络 (CNNs) 的各种变体之上。...与许多已经存在的成熟的多视图学习框架的形状分类或检索相比，基于图像的形状分割方面的研究相对较少。因此，我们设计了一个标准的单图像分割架构作为teacher分支，如图4所示。

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    目标检测多模型集成方法总结

    前段时间推送了文章：难以置信的目标检测小妙招：多训练几个epochs，平均一下就能获得更好的模型 ，不少朋友对模型集成感兴趣，本文是个小总结。...作者：Vikas S Shetty 编译：ronghuaiyang 导读 模型集成是一种提升模型能力的常用方法，但通常也会带来推理时间的增加，在物体检测上效果如何，可以看看。 ?...介绍 集成机器学习模型是一种常见的提升模型能力的方式，并已在多个场景中使用，因为它们结合了多个模型的决策，以提高整体性能，但当涉及到基于DNN(深度神经网络)的目标检测模型时，它并不仅仅是合并结果那么简单...Precision：度量你的预测有多准确。...检测框加权融合 在NMS方法中，如果框的IoU大于某个阈值，则认为框属于单个物体。因此，框的过滤过程取决于这个单一IoU阈值的选择，这影响了模型的性能。

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