适合模式识别的算法

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计算机视觉与人工智能。现在井模式识别是人们特别了解的。我是一名学生，我正在做一个关于模式识别的研究，我必须匹配一个模式来检查模式是否匹配。我使用霍夫算法来检测椭圆。问题是适合模式匹配的Hough算法是什么？它的过程是什么。我希望大家的积极回应。谢谢适合模式识别的算法

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2014-10-05 Ian Rey

你为什么把这个标记为正则表达式？ – 2014-10-05 11:44:26

该网站建议我标记它。我必须删除它吗？ – 2014-10-05 12:04:38

该网站使用某种*机器学习*来猜测您应该使用的标签。如果你的问题，但要求不同的东西，你应该重写标签。现在就完成了。 – 2014-10-05 13:21:49

The Hough转换是某种反转使用投票的图像转换。

换句话说，如果你的图案是一个圆圈，你会寻找图像的中心。这是通过投票和反转图像完成的。

一个圆的倒数是，具有讽刺意味的是另一个圆。如果一个像素的强度很高，它可能是某个圆圈的一部分（或者至少是这个假设）。这意味着我们将的投票所有像素的半径为R来自该圆圈，因为所有这些像素都可能成为圆圈的中点。

因为我们希望我们正在寻找的社交圈的所有的像素是图像的一部分，真正的中点将获得方式更多的选票比恰好是两个或三个潜在的中点一些像素像素。具有足够投票的像素被认为是“真正的”圆圈中点。

作为预处理步骤，应对图像进行处理，例如使用（Canny）边缘检测，以便仅突出显示圆的表面。在许多情况下，这种转换在某种程度上应用程序特定。

可以在所有类型的图像进行相同的变换，但是对于一些图像，他们可以优化（因为图像是对称的，等等）

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2014-10-05 13:28:25

图像转换后，我将如何确定如果该图像具有与其他图像相同的模式？ – 2014-10-08 02:31:49

如果霍夫变换后的图像包含一个或多个具有巨大亮度级别的像素... – 2014-10-08 09:09:34

你能解释一下吗？谢谢 – 2014-10-13 14:03:28

在Hough变换，一个主要的想法是考虑该形状的特征不是作为离散图像点（x1，y1），（x2，y2）等，而是根据其参数，例如斜率参数m和截距参数b可以用于在参数空间中表示线（但由于垂直线，我们不使用这种形式，而倾向于使用参数写入的线的方程式，b和角度 - >请参阅详细信息（http://www.tpub.com/math2/6.htm））。现在我们可以让每一行图像具有独特的参数。（详情请参阅：http://www.ai.sri.com/pubs/files/tn036-duda71.pdf）。

然而，经过一些修改，霍夫变换不仅可以用于检测用分析方程（例如线，圆等）描述的对象。相反，它也可以用于检测使用其模型描述的任意对象。这被称为广义霍夫变换或GHT。（详见：http://www.cs.utexas.edu/~dana/HoughT.pdf）

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2014-10-05 16:14:35 abhinash

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