测量矩形

Question

我试图解决以下问题（线性回归分类）：

考虑，比如说输入，

0000000000000000 
0011111111110000 
0011111111110000 
0011111111110000 
0000000000000000 
0000000111111110 
0000000111111110 
0000000000000000 

我需要查找字段中所有矩形的宽度和高度。实际上，输入实际上是单个列（认为就像扫描仪从左向右移动一样），并且在程序持续期间是连续的（即扫描列不移动，但矩形在其上移动）。在这个例子中，我可以'等待一个矩形开始'（也就是说，注意零点变为1s），然后观察它结束（一个回零）并且以'网格单位'来测量该部分。这将工作的优良上述的简单情况，但会失败的矩形以一定的角度倾斜，例如：

0000000000000000 
0000011000000000 
0000111100000000 
0001111111000000 
0000111111100000 
0000011111110000 
0000000111100000 
0000000011000000 

我原本以为以下问题将适用：

Dynamic programming - Largest square block

但现在我不太确定。

我没有什么用回归或回归测试没有经验，但我认为我可以代表这是8个变量的输入.....

嗯，老实说我不知道​​我是怎么完全可以做到这一点。这部分代码提取的大小需要与已知大小的矩形（即从数据库中）进行拟合。

我最初认为我可以将已知数据作为训练练习并存储积极的测试结果，但我真的不知道该从哪里出发。

感谢您的任何建议。

Answer 1

在扫描时收集转换点（从1到0或相反），然后直接从那里或从每个对象的凸包中计算长度和宽度。

如果矩形可以重叠，那么你会有更大的问题。

Answer 2

我提出这个问题的朋友，他建议：

1. 看到一个1时，第一次，它存储为一个新的形状。 Flood将其填充到右侧，并将这些点添加到相同的形状。
2. 现在不在形状中的任何输入像素都是新形状。做相同的洪水填充。
3. 在下一个输入列上，从原始形状点再次泛光。将新像素添加到相应的形状
4. 如果任何泛光填充不为两个连续列添加任何新像素，则表示完成了形状。继续前进，并尝试确定它的尺寸

然后，我们将获得我们隔离的形状的尺寸（如示例2中所示）。

对于这一点，我们想了起来：

1. 如果形状最左边的像素数低于平均每列像素，那么peice的可能是旋转。因此，通过获取最外面的像素来找到角点。使用它们之间的距离公式。最大=斜边，其他=宽度或高度。
2. 否则，此peice的可能是完全一致的，所以边角可能只是在左上最像素，底部最右边的像素等

你怎么都认为？

Answer 3

我会采取以下步骤：

1. 得到所有列一起在一个矩阵（这是需要进行适当的过滤）
2. 现在应用过滤器（需要谷歌有点）磨砺棱角
3. 创建一些结构来保存下一个步骤的数据（这可以有很多不同的解决方案，选择自己喜欢的和/或最佳）
4. 扫描垂直（逐列），以及随之而来的“1”的每一段找到一列（段意味着你已经发现它的开始结束结束y坐标）做：
   1. 检查，这部分重叠在前一列
   2. 一些段，如果没有的话，认为这是一个新的矩形。创建一个rect对象并将其句柄分配给该段。新RECT，update it's metrics（此操作只需段的坐标 - x，ymin，ymax，并且将在后面讨论）
   3. ，如果是的话，假设这是相同的矩形，以矩形的手柄，该手柄分配给那么当前段获得通过RECT它的处理和update it's metrics

这是相当的。在此之后，您将有一个rect对象池，每个对象都有四个角落坐标。做一些原始的数学来近似矩形的宽度和高度。
那么魔术？那么，这一切都发生在update rect metrics例程中。

对于每个RECT我们有13个指标：

• 分钟X => YMIN1，ymax1
• 最大X => YMIN2，ymax2
• 分钟Y => xmin1，xmax1
• 最大ÿ => xmin2，xmax2
• 平均垂直段长度

首先我们必须DET呃，如果这个矩形在我们的扫描网格内正确对齐。要做到这一点，我们比较average vertical segment length和max Y - min Y。如果它们是相同的（我会选择一个门槛在97％左右，然后调整它，最好的结果），那么我们承担我们的矩形坐标如下：

1. （最小X，最大Y）
2. （min X，min Y）
3. （max X，max Y）
4. （max X，min Y）。

在其它情况下，出矩形被旋转并且在这种情况下，我们把它坐标如下：

1. （分钟X，（YMIN1 + ymax1）/ 2）
2. （（xmin1 + xmax1 ）/ 2，最小Y）
3. （最大X，（YMIN2 + ymax2）/ 2）
4. （（xmin2 + xmax2）/ 2，最大值Y）