获取不规则形状的最佳椭圆拟合

Question

说我们有不规则的形状。我们如何才能获得最适合这种形状的ellipse？ regionprops是否适用？如果是这样，你能指导我吗？

谢谢。

Answer 1

好的，这里有一些代码让你开始。这绝不是完美的，但这很有趣，我希望它能帮助你。代码中最重要的部分实际上是由@Amro在这个伟大的答案中编写的：check me!。我加入了Amro的代码来绘制椭圆（谢谢Amro！）。

正如我在我的评论中提到的，您可以使用带有几个参数的regionprops来估计符合某种形状的椭圆。名称不言自明，可用于描述椭圆。下面是我看起来像一个马铃薯虚拟形状：

我们将在regionprops使用的参数是：

• 'Centroid'
• 'MajorAxisLength'
• 'MinorAxisLength'
• 'Orientation'和
• 'PixelList'

像素列表用于绘制图像的原始形状。快速和肮脏的方式来看看适合多好。

所以这里是代码：

1）阅读的图像，将其转换为黑色和白色（即二进制），并应用regionprops：

clear all 
clc 

A = im2bw(imread('DummyEllipse.jpg')); 

s = regionprops(A,'Centroid','MajorAxisLength','MinorAxisLength','Orientation','PixelList') 

2）从S结构恢复参数。请注意，我从结构进入第二个元素，因为第一个1对应于绘图区的边缘（我不知道如何称呼它不好意思）：

PixList = s(2).PixelList; 

x = s(2).Centroid(1); 
y = s(2).Centroid(2); 
a = s(2).MajorAxisLength/2; 
b = s(2).MinorAxisLength/2; 
angle = s(2).Orientation; 
steps = 50; 

3）提供这些参数AMRO码来计算椭圆：

%# @param x  X coordinate 
%# @param y  Y coordinate 
%# @param a  Semimajor axis 
%# @param b  Semiminor axis 
%# @param angle Angle of the ellipse (in degrees) 

beta = angle * (pi/180); 
sinbeta = sin(beta); 
cosbeta = cos(beta); 

alpha = linspace(0, 360, steps)' .* (pi/180); 
sinalpha = sin(alpha); 
cosalpha = cos(alpha); 

X = x + (a * cosalpha * cosbeta - b * sinalpha * sinbeta); 
Y = y + (a * cosalpha * sinbeta + b * sinalpha * cosbeta); 

4）画出的结果：

figure 

plot(PixList(:,1),rot90(PixList(:,2),2),'-r') % flip the y coordinates because indexing in Matlab starts form the top of the image. 
hold on 
plot(X,Y,'k','LineWidth',2) 

hold off 

这使我：

所以它不是完美的，但希望它能帮助你开始。