OpenCVを使用して画像内のエッジの長さ/方向のヒストグラムを取得する


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ROIに[日本語]のテキストが含まれているかどうかを推定する過程で、長さや方向によってビニングされたエッジの大まかな数を取得する必要があります...これにより、 ROIにはテキストが含まれている可能性があります。

ただし、そのようなヒストグラム(または特定の長さ/向きのしきい値のエッジの数)を取得するための効率的な(これは最終的にはビデオストリームで機能する必要があります)方法を理解できないようです。ハフ変換は、 CannyとSobelはすべてのタイプを検出しますが、特定の形状(ラインなど)に焦点を合わせますが、それらの出力は特にカウントに役立ちません...

画像からエッジのリストをすばやく抽出するために、使用できるいくつかのアルゴリズムについての提案やヒントをいただければ幸いです...

回答:


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OpenCVに実装があるかどうかはわかりませんが、このためのアルゴリズムのポインターを提供できます。

MPEG 7は、かなり明確に定義された(そして十分に検討された)エッジヒストグラム記述子[EHD]を提供します。

これを参照できます。MPEG-7Edge Histogram Descriptorの効率的な使用は、これに関する優れた論文だと思います。

MPEG-7の実装を確認したい場合は、JOANNEUM RESEARCH MPEG 7のページで見つけることができます

MPEG-7の詳細については、コンテンツベースの画像検索で可能な画像機能のリスト


答えてくれてありがとう。それは私が必要とするものではありませんが(MPEG7アルゴリズムは、各領域のかなり単純なサブディビジョンに基づいているため、画面の小さな領域に対してのみエッジビンを提供します)、十分に近いので、それを受け入れます。 。
デイブ

ちなみに、正確なアルゴリズムはSOで(上記の論文よりも詳細に)説明されていることが判明しました:stackoverflow.com/questions/909542/opencv-edge-extraction
Dave
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